AI模型可以用于追踪转移性癌症的源头
中国科学家开发了一种AI模型，能追踪转移性癌症的源头
隐匿性癌症在扩散到远处器官之前往往难以被发现。治疗转移性癌症需要确定其起源部位。在所有肿瘤中，约有5%的原发部位难以确定，这类患者的预后通常较差。
当前，诊断转移性癌症的一种方法是通过分析体内液体样本中的肿瘤细胞。临床医生通过观察这些细胞的显微镜图像，来判断它们与哪种癌症细胞相似，比如说，迁移到肺部的乳腺癌细胞，其形态仍然与乳腺癌细胞类似。
来自天津医科大学的结直肠癌外科医生田斐及其团队开发了一个人工智能模型，该模型应用深度学习算法分析这些图像，预测癌症的起源。他们的研究成果已于4月16日发表在《自然医学》( Nature Medicine)杂志上。
研究团队用来自2.1万名已知肿瘤起源的患者的腹部或肺部液体中的约3万张细胞图像训练了这一AI模型。接着，他们在2.7万张图像上测试了该模型的性能，发现其能以约83%的准确率预测肿瘤的起源，而且在模型的前三个预测中包含正确肿瘤起源的概率高达99%。
经过对大约500张图片的测试，结果显示这个模型在预测肿瘤起源的能力上超过了人类病理学家，这在统计上具有显著意义。
