专家表示，在判断某些癌症的侵袭性方面，人工智能的准确度几乎是活检的两倍，可以挽救数千名患者的生命。
据世界卫生组织称，癌症每年导致全球1000万人死亡。对于数百万患者来说，如果及时发现并迅速处理，这种疾病就可以得到遏制。卫生工作者面临的一个关键挑战是找到患有高危肿瘤的患者并尽早治疗。
皇家马斯登 NHS 基金会信托基金和癌症研究所（ICR） 的一项研究发现，人工智能算法在正确分级肉瘤的侵袭性方面比活组织检查要好得多，肉瘤是一种在结缔组织中形成的罕见癌症，例如脂肪、肌肉和神经。
通过为临床医生提供更准确的肿瘤分级方法，研究人员希望人工智能能够改善患者的治疗结果。由于高级别肿瘤可能预示着侵袭性疾病，因此新工具可以帮助确保更快地识别这些高风险患者并及时进行治疗。
低风险患者可以避免不必要的治疗、后续扫描和医院就诊。研究人员表示，该算法将来可以应用于其他类型的疾病，可能使数千人受益。他们的研究结果发表在《柳叶刀肿瘤学》杂志上。
他们使用了170名 Royal Marsden 患者的 CT 扫描，这些患者患有两种最常见的腹膜后肉瘤——平滑肌肉瘤和脂肪肉瘤。他们利用扫描数据创建了一种人工智能算法，然后在欧洲和美国的89名患者身上进行了测试。
该技术可以在82% 的情况下准确评估肿瘤的侵袭性，而活检在44% 的情况下是准确的。AI 还可以区分84% 的测试肉瘤中的平滑肌肉瘤和脂肪肉瘤，而放射科医生无法区分35% 的病例。
该研究的负责人、皇家马斯登放射科顾问医生、ICR 个性化肿瘤学成像教授克里斯蒂娜·梅西乌 （Christina Messiou） 表示:“我们对这项最先进技术的潜力感到非常兴奋，它可能会导致通过更快的诊断和更有效的个性化治疗，使患者获得更好的结果。
“由于腹膜后肉瘤患者经常接受 CT 扫描，我们希望这一工具最终能够在全球范围内使用，确保不仅仅是每天接诊肉瘤患者的专科中心能够可靠地识别疾病并对其进行分级。”
Messiou 补充道:“未来，这种方法可能有助于表征其他类型的癌症，而不仅仅是腹膜后肉瘤。我们的新方法使用了这种疾病特有的特征，但通过改进算法，这项技术有一天可以改善每年数千名患者的治疗结果。”
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