人工智能在診斷醫(yī)學(xué)方面具有巨大的潛力。它可以非常快速地處理大量數(shù)據(jù)，注意到人眼無法察覺的細節(jié)。現(xiàn)在，赫爾辛基大學(xué)的科學(xué)家們已經(jīng)證明了使用人工智能來預(yù)測靶向乳腺癌治療效果的可能性。人工智能可用于發(fā)現(xiàn)腫瘤樣本中的隱藏模式。

人工智能已經(jīng)被用于診斷癌癥并跟蹤其進展。現(xiàn)在，科學(xué)家們開發(fā)了一種工具，可以用ERBB2(促進癌細胞生長的癌蛋白)檢測乳腺癌病例的典型腫瘤形態(tài)特征。這項技術(shù)的實用性非常明顯——ERBB2蛋白過度表達的患者可以從針對ERBB2受體的單克隆抗體治療中受益。正確識別它們可以導(dǎo)致更明智的治療選擇和更好的結(jié)果。

芬蘭的科學(xué)家表明，人工智能算法可以直接從腫瘤形態(tài)學(xué)中學(xué)習預(yù)測腫瘤ERBB2狀態(tài)的模式。該研究的作者之一德米特里·比奇科夫(DmitriiBychkov)解釋說：“我們的結(jié)果表明，腫瘤的形態(tài)特征包含有關(guān)疾病生物學(xué)的大量信息，可以通過機器學(xué)習方法提取。這些有價值的數(shù)據(jù)可以幫助臨床決策”。研究人員用來自乳腺癌患者的真實組織樣本進行了測試，發(fā)現(xiàn)人工智能非常擅長確定哪些患者更有可能獲得更有利的疾病結(jié)果。這將非常有助于做出與治療方案相關(guān)的選擇。

此外，科學(xué)家們認為，基于人工智能的技術(shù)不僅可以補充當前的分子診斷方法，而且有朝一日可能會改善一些靶向癌癥治療的選擇。科學(xué)家們正在討論考慮到人體所有不同醫(yī)學(xué)特征的定制療法?；颊呤遣煌?，所以治療應(yīng)該是不同的?；谌斯ぶ悄艿姆椒梢詭椭鸀槊總€病例選擇最合適的治療方法，同時快速高效。

人工智能將在醫(yī)學(xué)中越來越普遍。盡管醫(yī)生和其他醫(yī)療保健專業(yè)人員的重要性永遠不會降低，但基于人工智能的解決方案可以幫助他們注意到使用傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的小細節(jié)和模式。希望AI軟件能夠很快變得更加完善并在全球范圍內(nèi)可用。

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