哈佛医学院AI新突破：癌症诊断准确率达94%

哈佛医学院AI新突破：癌症诊断准确率达94%

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36氪

等

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来源

1.

https://36kr.com/p/3031426046551297

2.

https://www.linkresearcher.com/theses/31123e59-5a7b-4b70-a22b-ed8b50d9b973

3.

https://hms.harvard.edu/news/new-artificial-intelligence-tool-cancer

4.

https://www.mittrchina.com/news/detail/13980

5.

https://www.seqchina.cn/20056.html

近日，哈佛医学院研究团队在《自然》杂志上发表了一项突破性研究成果——CHIEF AI病理模型。该模型在诊断19种癌症时，准确率高达94%，远超现有AI诊断系统。这一突破不仅标志着医学诊断领域迈入了全新纪元，更为癌症患者带来了新的希望。

CHIEF（Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation）模型的最大特点是其类似ChatGPT的灵活性。与传统AI模型只能执行特定任务（如检测癌症存在或分析肿瘤基因特征）不同，CHIEF能够同时完成多种任务，包括：

• 癌症检测：在15个数据集、11种癌症类型中达到94%的准确率
• 基因特征分析：识别54个常见突变癌症基因，准确率超过70%
• 患者生存率预测：在17家不同机构的样本测试中，预测高风险和低风险死亡率的能力比其他模型高出8%
• 识别关键区域：精确定位肿瘤微环境中的重要特征

CHIEF模型的训练过程分为两个阶段：

1. 在1500万张未标记图像上进行预训练，学习图像的基础特征
2. 在6万张全切片图像上进行专业训练，涵盖肺、乳腺、前列腺等19种癌症类型

这种训练方式使得CHIEF能够：

• 不仅关注局部特征，还能结合整体图像信息
• 适应不同来源的图像数据，无论活检还是手术切除样本
• 不受数字化处理技术的影响，保持高准确性

CHIEF模型的临床价值主要体现在三个方面：

1. 提高诊断效率和准确性：CHIEF能够在短时间内完成复杂的病理图像分析，准确识别癌变区域，有助于及早发现和治疗。

2. 辅助个性化治疗决策：通过预测患者对不同治疗方案的反应，CHIEF可以帮助医生制定更精准的治疗计划。例如，它能够识别出可能对标准疗法反应不佳的患者，从而及早采取替代方案。

3. 降低成本和时间：传统的基因组测序需要数周时间和高昂费用，而CHIEF通过分析病理图像就能预测基因突变情况，为患者节省时间和经济成本。

CHIEF模型的成功开发展示了AI在医疗领域的巨大潜力。随着技术的进一步完善和临床应用的推广，我们有理由相信，AI将在癌症诊断和治疗中发挥越来越重要的作用，为患者带来更好的治疗效果和生存质量。

这一突破性成果不仅体现了AI技术在医疗领域的巨大潜力，更为全球癌症患者带来了新的希望。随着研究的深入和临床应用的推广，CHIEF模型有望成为癌症诊疗领域的重要工具，为提高患者生存率和生活质量做出重要贡献。