AI以近乎完美的准确率诊断子宫内膜癌
AI diagnoses endometrial cancer with near perfect accuracy
一种专门的人工智能（AI）模型可以以99.26%的准确率检测子宫内膜癌，新的研究表明，这可能会更早、更准确地检测出澳大利亚最常见的妇科癌症之一。
该研究发表在《计算机方法和程序在生物医学中的更新》期刊上。
来自孟加拉国达芙迪尔国际大学、查尔斯·达尔文大学、卡尔加里大学和澳大利亚天主教大学的研究人员开发了一种AI模型，能够以99.26%的准确率检测子宫内膜癌。
根据癌症委员会的数据，子宫内膜癌是澳大利亚最常见的妇科癌症，也是澳大利亚女性中最常被诊断出的癌症之一。
这种名为ECgMPL的模型检查组织病理学图像，这些图像是用于疾病分析的显微镜下的组织图像。该模型提高图像质量，识别最重要的区域并分析组织。
目前使用自动化诊断方法的子宫内膜癌诊断准确率约为78.91%至80.93%。
共同作者兼查尔斯·达尔文大学信息技术讲师阿西夫·卡里姆博士表示，该模型可以增强临床流程。
卡里姆博士说：“提出的ECgMLP模型通过达到99.26%的准确率，超越了现有方法，包括转移学习和自定义模型，同时计算效率高。”
“通过消融研究、自注意力机制和高效训练进行优化，ECgMLP在多个组织病理学数据集上具有良好的泛化能力，从而成为一种稳健且适用于临床的子宫内膜癌诊断解决方案。”
共同作者兼查尔斯·达尔文大学兼职副教授尼莎·沙菲阿巴迪（她也是澳大利亚天主教大学的副教授）表示，该模型在子宫内膜癌诊断之外也有其他好处。
沙菲阿巴迪副教授说：“同样的方法可以应用于其他疾病的快速和准确早期检测和诊断，最终将带来更好的患者预后。”
“我们在多个组织病理学图像数据集上评估了该模型。它对结直肠癌的诊断准确率为98.57%，乳腺癌为98.20%，口腔癌为97.34%。通过这项研究开发的核心AI模型可以作为软件系统的大脑，用于辅助医生在癌症诊断中的决策。”
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