美国波士顿——麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）与哈佛医学院近日联合宣布，其共同研发的第四代癌症检测人工智能系统OncAI v4.2在跨机构临床试验中取得重大突破。该系统采用新型卷积神经网络架构，在包含12万例医学影像的测试数据集上，对肺癌、乳腺癌和结直肠癌的早期病灶识别准确率达到98.7%，特异性与灵敏度指标均超过现行临床诊断标准。
研究团队负责人约翰·史密斯教授在《自然·医学》期刊发表的论文中指出："OncAI通过融合多模态医学影像数据，能够在CT扫描中识别小至2毫米的肺结节，在乳腺钼靶影像中发现传统阅片可能遗漏的微钙化簇。系统独有的注意力机制使放射科医师的工作效率提升40%，误诊率下降63%。" 临床试验数据显示，该系统在30家合作医疗机构的试用期间，成功帮助217名患者实现癌症早期确诊，平均提前诊断时间达8.2个月。
美国食品药品监督管理局（FDA）已于本月授予该系统突破性医疗器械认定，认证文件显示OncAI是首个同时满足癌症筛查与辅助诊断双重要求的AI系统。研发团队透露，系统采用联邦学习架构确保患者数据隐私安全，所有运算均在本地医疗服务器完成。目前已有包括梅奥诊所在内的15家医疗机构签订采购意向书，预计2026年Q1将启动首阶段临床部署。
哈佛医学院副院长丽莎·陈博士强调："这不是要取代放射科医师，而是构建人机协同的新诊疗范式。AI处理基础筛查工作后，医师可将更多精力投入复杂病例分析和患者沟通。" 据悉，研究团队正在开发适用于发展中国家的轻量化版本，计划通过世界卫生组织渠道推广至资源有限地区。
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