在生活工作中，人们已能感受到生成式AI的强大。但除了覆盖到日常生活，还有一类领域也正在被AI模型悄悄改变——医学中的癌症诊断。
革命性的转变就在眼前。现在，美国哈佛医学院、斯坦福大学和布莱根妇女医院联合团队设计了一种多功能的、类似ChatGPT的AI模型，能对多达19种癌症作出精确诊断。在近日出版的《自然》杂志上，对这种全新一代AI进行了详细介绍。和目前大多数AI诊断方法相比，新的AI“癌症专家”向前迈进了一大步。
可以说，它既是AI发展过程中的里程碑，也是癌症诊疗界一次质的飞跃。
具备大语言模型的灵活性
目前的癌症诊断AI，通常被训练来执行“特定任务”，如检测某种癌症是否存在，或预测某种肿瘤基因图谱。这些AI通过识别和训练之后，可在较短时间内判断组织样本是否存在肿瘤，也能部分预测肿瘤组织的侵袭性。
这些AI仅能在少数肿瘤类型中进行有限的诊断和预测。AI工程师认为，这远未发挥出AI的全部实力。
相比之下，新一代AI具有与ChatGPT等大型语言模型一样的灵活性，可执行广泛的任务。研究人员用其在19种癌症类型中进行了测试。
虽然近期已出现了其他基于病理图像的医学诊断基础AI模型，但据信，这是第一个能预测患者结果并在国际患者群体中得到验证的模型。
该AI模型通过读取肿瘤组织的数字幻灯片来工作。它可根据图像上看到的细胞特征检测癌细胞，预测肿瘤的分子特征，其准确度高于大多数当前AI系统。它可预测多种癌症的患者生存率，并准确定位肿瘤周围组织的特征，这些特征与患者对手术、化疗、放疗和免疫疗法等标准治疗的反应有关。
换句话说，在此前未知的、与患者生存相关的肿瘤特征领域，AI工具似乎产生了新的“见解”。
拥有超越“前辈”的准确率
研究人员将新模型命名为CHIEF，是“临床组织病理学成像评估基础”之意。它首先要用1500万张未标记图像进行训练，然后，再基于6万张全切片图像进行进一步训练，样本包括肺部、胃部、结肠、大脑、肝脏、胰腺和肾上腺皮质等19种组织。通过训练模型查看图像的特定部分和整个图像，它能将一个区域的变化与整体背景联系起来。
这种方法，使CHIEF能比“前辈”AI都更善于考虑广泛背景。而这种全面解读，几乎带来了图像诊疗学的飞跃。
为了证明CHIEF并非“虚有其表”，团队利用来自全球24家医院和患者群体的32个独立数据集中的19400多张全幻灯片图像，测试了其性能。
CHIEF在癌症检测方面实现了近94%的准确率。在从独立队列收集的5个活检数据集中，CHIEF在食道、胃、结肠和前列腺等多种癌症类型中的准确率达到96%。当团队利用手术切除的结肠、肺癌、乳腺癌、子宫内膜和宫颈肿瘤等未见过的样本测试CHIEF时，准确率也超过90%。
总体而言，CHIEF诊断的准确率比现在最先进的AI方法高出36%，且不仅是癌细胞检测，还有肿瘤来源判断、患者结果预测，以及对治疗反应相关基因的识别。
由于其进行过多功能训练，无论肿瘤细胞是通过活检还是手术切除获得，CHIEF的判断都同样出色。而且，无论使用何种技术将癌细胞样本数字化，它的准确性都一样高。这种适应性使它可用于不同的临床环境。
将是病理科医生的好帮手
值得注意的是，肿瘤的基因组成，其实是决定其未来“行为”和最佳治疗方法的关键线索。
现在，AI的能力结合人类病理学医生的经验，能以前所未有的快速、经济的方式，高效识别图像上提示特定基因组畸变的细胞模式。
在查看全组织图像时，CHIEF能以超过70%的总体准确率识别54种常见的癌症基因突变。对于特定癌症类型的特定基因，它的准确率更高。为了更好地协助人类医生，AI在图像识别之后，会可视化这些重点区域，并反映出癌细胞与周围组织之间的相互作用，再生成“热图”。当人类病理学家分析这些AI得出的热点时，那些值得注意的信号就会非常醒目。
这进一步凸显出AI可提高临床医生有效、准确评估癌症的能力。
但即使是这样革命性的诊疗AI，也远不是十全十美。
科学家正在计划进一步提高它的性能，方法则是一组接一组的“特训”：对罕见疾病和非癌症组织图像进行额外训练；用细胞完全癌变之前的癌前组织样本进行训练；向模型提供更多分子数据，以增强其识别不同侵袭程度癌症的能力……
在“特训”后，AI不仅能帮助人类医生诊断癌症，优化治疗方案，还能预测那些层出不穷的新型癌症疗法的益处和副作用，真正帮助医生和患者少走弯路。
在生活工作中，人们已能感受到生成式AI的强大。但除了覆盖到日常生活，还有一类领域也正在被AI模型悄悄改变——医学中的癌症诊断。
革命性的转变就在眼前。现在，美国哈佛医学院、斯坦福大学和布莱根妇女医院联合团队设计了一种多功能的、类似ChatGPT的AI模型，能对多达19种癌症作出精确诊断。在近日出版的《自然》杂志上，对这种全新一代AI进行了详细介绍。和目前大多数AI诊断方法相比，新的AI“癌症专家”向前迈进了一大步。
可以说，它既是AI发展过程中的里程碑，也是癌症诊疗界一次质的飞跃。
具备大语言模型的灵活性
目前的癌症诊断AI，通常被训练来执行“特定任务”，如检测某种癌症是否存在，或预测某种肿瘤基因图谱。这些AI通过识别和训练之后，可在较短时间内判断组织样本是否存在肿瘤，也能部分预测肿瘤组织的侵袭性。
这些AI仅能在少数肿瘤类型中进行有限的诊断和预测。AI工程师认为，这远未发挥出AI的全部实力。
相比之下，新一代AI具有与ChatGPT等大型语言模型一样的灵活性，可执行广泛的任务。研究人员用其在19种癌症类型中进行了测试。
虽然近期已出现了其他基于病理图像的医学诊断基础AI模型，但据信，这是第一个能预测患者结果并在国际患者群体中得到验证的模型。
该AI模型通过读取肿瘤组织的数字幻灯片来工作。它可根据图像上看到的细胞特征检测癌细胞，预测肿瘤的分子特征，其准确度高于大多数当前AI系统。它可预测多种癌症的患者生存率，并准确定位肿瘤周围组织的特征，这些特征与患者对手术、化疗、放疗和免疫疗法等标准治疗的反应有关。
换句话说，在此前未知的、与患者生存相关的肿瘤特征领域，AI工具似乎产生了新的“见解”。
拥有超越“前辈”的准确率
研究人员将新模型命名为CHIEF，是“临床组织病理学成像评估基础”之意。它首先要用1500万张未标记图像进行训练，然后，再基于6万张全切片图像进行进一步训练，样本包括肺部、胃部、结肠、大脑、肝脏、胰腺和肾上腺皮质等19种组织。通过训练模型查看图像的特定部分和整个图像，它能将一个区域的变化与整体背景联系起来。
这种方法，使CHIEF能比“前辈”AI都更善于考虑广泛背景。而这种全面解读，几乎带来了图像诊疗学的飞跃。
为了证明CHIEF并非“虚有其表”，团队利用来自全球24家医院和患者群体的32个独立数据集中的19400多张全幻灯片图像，测试了其性能。
CHIEF在癌症检测方面实现了近94%的准确率。在从独立队列收集的5个活检数据集中，CHIEF在食道、胃、结肠和前列腺等多种癌症类型中的准确率达到96%。当团队利用手术切除的结肠、肺癌、乳腺癌、子宫内膜和宫颈肿瘤等未见过的样本测试CHIEF时，准确率也超过90%。
总体而言，CHIEF诊断的准确率比现在最先进的AI方法高出36%，且不仅是癌细胞检测，还有肿瘤来源判断、患者结果预测，以及对治疗反应相关基因的识别。
由于其进行过多功能训练，无论肿瘤细胞是通过活检还是手术切除获得，CHIEF的判断都同样出色。而且，无论使用何种技术将癌细胞样本数字化，它的准确性都一样高。这种适应性使它可用于不同的临床环境。
将是病理科医生的好帮手
值得注意的是，肿瘤的基因组成，其实是决定其未来“行为”和最佳治疗方法的关键线索。
现在，AI的能力结合人类病理学医生的经验，能以前所未有的快速、经济的方式，高效识别图像上提示特定基因组畸变的细胞模式。
在查看全组织图像时，CHIEF能以超过70%的总体准确率识别54种常见的癌症基因突变。对于特定癌症类型的特定基因，它的准确率更高。为了更好地协助人类医生，AI在图像识别之后，会可视化这些重点区域，并反映出癌细胞与周围组织之间的相互作用，再生成“热图”。当人类病理学家分析这些AI得出的热点时，那些值得注意的信号就会非常醒目。
这进一步凸显出AI可提高临床医生有效、准确评估癌症的能力。
但即使是这样革命性的诊疗AI，也远不是十全十美。
科学家正在计划进一步提高它的性能，方法则是一组接一组的“特训”：对罕见疾病和非癌症组织图像进行额外训练；用细胞完全癌变之前的癌前组织样本进行训练；向模型提供更多分子数据，以增强其识别不同侵袭程度癌症的能力……
在“特训”后，AI不仅能帮助人类医生诊断癌症，优化治疗方案，还能预测那些层出不穷的新型癌症疗法的益处和副作用，真正帮助医生和患者少走弯路。
3月17日，记者从海南大学获悉，该校化学化工学院副教授李萌婷与相关研究团队合作，合成了多功能复合金纳米花颗粒。该颗粒配合温和光热、光动力、药物控释联合疗法，可有效促进感染性组织再生修复。 “当时是怎样选中低空经济这个领域，并且来深圳发展的？”面对这个关乎事业发展的问题，“95后”台青张晏纶坦言，“这是一场面试带来的惊喜。”张晏纶来自台湾台中市，本科就读于台湾成功大学机械工程 据韩国建国大学研究人员发表在最新一期开放获取期刊《公共科学图书馆·综合》上的一项研究，与狗共度美好时光可减轻压力，同时可增强与放松和注意力相关的脑电波。动物辅助干预措施，如犬类 3月21日，由安徽省工业和信息化厅指导、中国光伏行业协会主办、阳光电源股份有限公司承办的“PAT2024爱光伏一生一世”先进技术研讨会在合肥举办。光储高压先进技术发布会现场。阳光电源股份有 3月19日，记者从中国科学院海洋研究所了解到，该所研究团队在国际上首次发布了银鲳的高质量染色体水平参考基因组。相关研究论文近日在线发表于《自然》子刊《科学数据》。银鲳广泛分布于西北太 美国加州理工学院喷气推进实验室的一个机器人专家团队，与卡内基梅隆大学机器人研究所科学家合作，开发出一种蛇形机器人，用于调查土星第六大卫星土卫二的地形，以寻找生命的“蛛丝马迹”。相关研究 。本文链接：AI“癌症专家”催化诊疗技术革新http://www.sushuapos.com/show-2-8507-0.html
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