导读 导管原位癌 (DCIS) 是一种癌前肿瘤，有时会发展为高度致命的乳腺癌。它占所有乳腺癌诊断的 25% 左右。由于临床医生很难确定 DCIS 的...
导管原位癌 (DCIS) 是一种癌前肿瘤，有时会发展为高度致命的乳腺癌。它占所有乳腺癌诊断的 25% 左右。
由于临床医生很难确定 DCIS 的类型和阶段，DCIS 患者经常接受过度治疗。为了解决这个问题，麻省理工学院和苏黎世联邦理工学院的跨学科研究团队开发了一种 AI 模型，可以从廉价且易于获取的乳腺组织图像中识别 DCIS 的不同阶段。他们的模型表明，组织样本中细胞的状态和排列对于确定 DCIS 的阶段都很重要。
由于此类组织图像非常容易获得，研究人员能够构建同类中最大的数据集之一，并用它来训练和测试他们的模型。当他们将其预测与病理学家的结论进行比较时，他们发现在许多情况下存在明显的一致性。
将来，该模型可以作为一种工具，帮助临床医生简化简单病例的诊断，而无需进行劳动密集型测试，从而让他们有更多时间评估那些不太清楚 DCIS 是否会变得具有侵袭性的病例。
“我们迈出了第一步，认识到在诊断 DCIS 时应该关注细胞的空间组织，现在我们已经开发出一种可扩展的技术。从这里开始，我们真的需要一项前瞻性研究。与医院合作并将这项技术应用于临床将是向前迈出的重要一步，”电气工程与计算机科学系 (EECS) 和数据、系统和社会研究所 (IDSS) 教授 Caroline Uhler 表示。
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