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MIT 開發胰臟癌早期偵測 AI 模型 使用 500 萬病人數據訓練

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藍骨
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AI 技術在醫療方面的應用逐漸普及,最近 MIT 就開發出新的胰臟癌偵測模型,利用 500 萬個病人的數據進行訓練,將有助患者更早發現問題進行治療。

麻省理工學院(MIT)的 CSAIL 部門最近開發出兩個新的 AI 算法,並結合成名爲「PRISM」的神經網絡,專門用於檢測胰腺導管腺癌(PDAC)。研究人員表示,PDAC 目前的篩查標準只能夠檢測出約 10% 的病例,而相比之下 MIT 的 PRISM 能夠在只使用 35% 時間的情況下成功識別 PDAC 病例。PRISM 在開發過程中使用了超過 500 萬名患者的電子健康記錄數據訓練而成,因此比起傳統的算法更加準確。

MIT CSAIL 的研究者 Kai Jia 表示:「該模型使用常規臨床和實驗室數據來進行預測,美國人口的多樣性使其比起其他 PDAC 模型來說有重大改善。」這個 PRISM 目前只限 MIT 實驗室和美國的特定患者使用,未來他們希望可以擴充應用規模,採用更多樣化的數據集,甚至是來自全球的數據,讓更多人可以受惠於科技發展。

來源:BNN


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