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343-344期《全球腫瘤快訊》-1.jpg

AI模型或能區(qū)分兩種罕見的血液系統(tǒng)惡性腫瘤

作者： 來源： 發(fā)布時(shí)間：2024-02-06

美國俄亥俄州立大學(xué)綜合癌癥中心Srisuwananukorn報(bào)告，一種新的人工智能(AI)模型可能有助于醫(yī)生從原發(fā)性血小板增多癥中區(qū)分和識(shí)別出纖維化前期原發(fā)性骨髓纖維化。(摘要號(hào)901)

與原發(fā)性血小板增多癥相比，纖維化前期原發(fā)性骨髓纖維化更罕見，患者預(yù)后更差，兩種疾病患者的中位生存期分別為12年和22年。

研究者首先自美國和意大利納入32 000幀泛癌活檢圖像及一般病理特征來訓(xùn)練新的AI模型，以便區(qū)分前述兩種疾病。為了輔助診斷研究人員使用AI模型區(qū)分200例患者骨髓活檢圖像中這兩種疾病的特征，在另外26例患者的活檢中驗(yàn)證了該模型區(qū)分這兩種骨髓增生性腫瘤的能力。

結(jié)果顯示，AI模型平均6秒多就能獲得新患者的結(jié)果，且表現(xiàn)良好，與專家診斷的一致率達(dá)92.3%。纖維化前期原發(fā)性骨髓纖維化診斷的敏感性和特異性分別為66.6%和100%。

研究者表示：隨著進(jìn)一步的測(cè)試，這種新的AI模型有可能被用作臨床診斷的輔助工具，并可能幫助醫(yī)生為患者匹配最合適的臨床試驗(yàn);但該模型不能取代專家。AI模型可能被用于推進(jìn)骨髓增生性腫瘤的基礎(chǔ)研究，能將生物過程與活檢切片上可見的特定形態(tài)學(xué)特征聯(lián)系起來，并為預(yù)測(cè)預(yù)后或治療緩解提供支持。

(編譯 梁萍)


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