旧金山——一项能够快速且准确诊断内分泌癌症的新型人工智能（AI）应用将在加利福尼亚州旧金山举行的2025年内分泌学会年会（ENDO 2025）上展出。
这项研究由来自德克萨斯大学健康科学中心的Jansi Rani Sethuraj（B.S.N., R.N., C.C.R.N.）展示，介绍了一种普遍可用且计算效率高的AI应用。该应用程序旨在普及专家级癌症诊断，使其可以通过基本互联网连接设备（包括智能手机）使用。
内分泌癌症影响甲状腺、卵巢、胰腺、垂体和肾上腺等器官，因其复杂的荷尔蒙效应和诊断难度大而面临独特的挑战。据估计每年有1000万人死于癌症，创新且可扩展的诊断解决方案的需求迫在眉睫。这种新型AI工具利用先进的深度学习架构（如EfficientNet和ResNet）来分析各种医学数据，包括计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声检查（USG）和组织病理图像，从而实现全面而准确的癌症检测。
Sethuraj表示，AI模型展示了极高的诊断准确性，在某些验证数据集中准确率超过99%，涵盖多种内分泌癌症类型。这些结果与最近的研究一致，表明AI可以在内分泌肿瘤分类中达到高准确率，尽管在现实中的表现可能有所不同。
来自德克萨斯州休斯顿AIM Doctor的两位研究人员Ramya Elangovan和Kavin Elangovan整理了涵盖六大洲人群的匿名内分泌癌症图像数据集，用于训练和验证能够高精度检测和分期多种内分泌癌症的深度学习模型。该应用程序的可靠性和可用性得到了多个国际机构医疗专业人士的独立评估，凸显了其在全球范围内的适用潜力。该应用的设计简洁，能够在计算资源有限的设备上快速分析图像，每张图像的处理时间不到一秒。
通过使临床医生和初级护理提供者能够随时随地访问专家级诊断支持，这项技术有潜力减少诊断错误，加速治疗决策，并在全球范围内改善患者预后，尤其是在资源有限的地区。
“通过普及先进诊断技术的访问，这项AI创新标志着癌症护理模式的转变，为早期检测、更精确的治疗和更好的生存率带来了希望，特别是在面对内分泌恶性肿瘤的患者中。”该项目的首席导师、来自AIM Doctor的Elangovan Krishnan（M.B., B.S., P.G.D.H.M., M.Tech., M.S., Ph.D.）表示，“这款AI应用可以向任何人、在任何地方提供快速、可靠且经济的内分泌癌症诊断，从而帮助缩小癌症护理差距，并推动全球健康公平。”
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