“人工智能”能否成为乳腺癌治疗领域的合作伙伴?

高风险乳腺病变是乳房活检中发现的异常细胞。这些病变对医生和患者构成了挑战。这些病变中的细胞不正常，但它们也不是癌细胞。虽然它们可以发展...

高风险乳腺病变是乳房活检中发现的异常细胞。这些病变对医生和患者构成了挑战。这些病变中的细胞不正常，但它们也不是癌细胞。虽然它们可以发展为癌症，但许多人却没有。那么，需要删除哪些？

"关于是否进行手术的决定具有挑战性，并且倾向于积极治疗这些病变[并将其移除]，"研究作者Manisha Bahl博士说。

"我们觉得必须有一种更好的方法来对这些病变进行风险分层，"马萨诸塞州综合医院乳腺成像研究项目主任Bahl补充说。"

与麻省理工学院的计算机科学家密切合作，研究人员开发了一种"机器学习”模型，用于区分需要手术切除的高风险病灶和可能随时间观察的病灶。

机器学习是一种人工智能。研究人员解释说，计算机模型根据以往的经验自动学习和改进。

研究人员向机器提供了许多关于既定风险因素的信息，例如病变类型和患者年龄。研究人员还从活组织检查报告中提供了实际文本。研究人员表示，总体而言，模型中包含了20,000个数据元素。

机器学习模型的测试包括来自1000多名患有高风险病变的女性的信息。大约96％的女性手术切除了病变。大约4％的女性没有切除病灶，而是进行了两年的随访成像检查。

该模型采用三分之二的病例进行训练，并对剩下的三分之一进行测试。

测试包括335个病灶。该研究称，该机器正确识别出已发展为癌症的38个病灶中的37个（97％）。该模型还可以帮助女性避免三分之一的手术对于在随访期间保持良性的病变。

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