Nature子刊：AI模型可检测170多种癌症 ！

6月6日，在一项发表于《自然·癌症》（Nature Cancer）的研究中，德国柏林夏里特医学院的研究人员开发出一种新型的、基于AI的脑肿瘤诊断方法。该方法不再依赖传统的显微镜观察，而是基于肿瘤遗传物质的表观遗传特征。

研究团队借助AI将未知基因指纹与数千种已知的癌症指纹进行比对，并归类为特定肿瘤类型。研究人员开发出了一种新款AI模型，名为crossNN，其架构基于简单神经网络。该模型通过大量参考肿瘤样本进行训练，随后在5000多例肿瘤上完成测试。
研究结果显示，这一模型对脑肿瘤的诊断精度达到99.1%，超越了当前所有AI检测方法。此外，研究人员以相同方式训练出的AI模型能区分超过170种来自不同器官的肿瘤类型，准确率达97.8%。
目前，研究人员正与德国癌症联盟（DKTK）合作，计划在全德八个DKTK站点开展crossNN的临床试验，目标是将这种基于DNA样本、精准且相对低廉的肿瘤诊断技术，推广至常规诊疗中。AI正在深刻改变传统医疗，是为典型一例。
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