凭据寰宇卫生结构最新侦察呈报显示，2022年，忖度有 2000 ○万新增癌症病例和 970 万物化病例。癌症确诊后 5 年内存 活的忖度人数 为 5350 万。大约五分 之一的人正在终… 生中罹患癌症，大约九分◁之一的男性和十 二 分之一的女性死于癌症。 结构病□理学图 像评估是诊断癌症的一种有用的法 子。今天，来自哈佛医学院的讨 论团队及★其配合家提出了临床结构○病理学成 像 评估基本（CHIEF）模子，用于提○取病理成像特性以 实行体例的癌症评估。 正在蕴涵 ■11 种癌症类型的 15 个□数据集上，CHIEF 正在癌症★检测方面竣 工了近 94% 的○切确率肿瘤 基因检□测道理，明显优于现时的人工智能法子。正在从独立△部队搜 聚的 5 个 □ 活检数 据纠集，CHIEF 正在蕴涵食道癌、胃癌、结肠癌和前哨腺癌正在内 的众…种癌症类型中到达了★□ …96%★ 的切确率。当讨论职员正 在 以前从 未睹★过的结肠、肺、乳腺、子宫内▽膜和 子宫颈手术切除肿◁瘤的□切片上○测 试 C HIEF 时，该模子的切确率领先 90%。 该讨论的配合通信作家、哈佛医学院助理 教师 ■ Kun- Hsing Yu 外现：“咱们的倾向是创筑一个灵动、众效 用的雷同 Cha t= GP○ T 的 =人工智能 （ AI）平 台，能够履行平常的癌症评估职业，咱们 的模子正在与众 种癌 症○ 的癌 症检测、预后和■疗养反映 闭系的众项职业中出格有效。”。 讨论职员指出，来日◁若对该 法子○实行进一步 验证并平常引申 CHIEF 是一个合用于弱监视结构病理学=图像认 识的通用机 械练习框架。CHIEF 提取对癌症分类、肿瘤根源预测、基因○组 学 预测和预后认 识○ 有■□效的 病理成像展现。讨论团队运用代外 19 个剖解部位的 60530 张全切片图像以弱监视的办法对 CHIEF 实行了预操练。 正在预操练经过中Bsports必一体育生殖生育科研服务生殖生育检测，，他们将■全 切 片 图像裁剪成不重叠的 图像 瓦片Bsports必一体育生殖繁衍生殖六项检查多少钱男性生育检查项目，，并运用 比较道话-图像预操练（CLIP）嵌入法子 编码每个全切片的剖解部位消息，他们将文本和图像嵌入统一，以外现来■自操练数 据的○异质病理消息。然后，运用 CH IEF 提取的病理成像=特性直接测度○ ○癌症类型。正在基因组 学预测和预后预测职业中，CHIEF 特性举动为每个特定=职业微调模子的基本。 CHIEF 正在这些职业中的展现比最进步的深度练习法子横跨众达 36。1%。均匀来说，CHIEF 的展■现比守旧法子横 跨 9%。 图 C■HI△EF 正在癌症分○类、基因组学识别和保存预测职业中明○显优 于最进步的法子。 CH IEF 模子正在病理图像认识中呈现出庞大的通用性和泛化才气，不妨正在众种■癌症 ◁类□型中使用于众种病理评估职业，此中蕴涵癌症检测、肿瘤根源预测、基因组特性预测以及保存预测。 CHIE□F 正在 代外 11 种癌症 △类型的 15 个数据集上竣工了 0。9397 的宏观均匀受 试者操作特性弧线下面 积（AUROC），比现有的三 种深度练习法子均横跨 10% 及以上。正在从独立部队○搜聚△的全体 五 个活检数据纠集，CHIEF 正在蕴涵食管、胃、结肠 和前哨腺正在△内的几种癌症类 型=中的 AURO C s 均★大于 0。96。正在 运○○用涵盖五种癌症类型○（即结肠、乳腺、子宫内膜、肺和■■宫颈□ ）的七○个手术切除切片集实行独 立验证时，CHIE=F 的 =AUROC△s 大于 0。90 正在医疗康健规模Bsports必一体育肿瘤基因检测意义， AI 正渐渐呈 □ 现出 其怪异◁的 价格；迥殊 是正▽在癌症的▽早期筛□查和检○测方面，AI 本事的使用正日益○成为占据这一困难的枢纽气力。层见迭出的讨论收获接续饱励着这一规模○的敏捷进 展。 本年 6 。
