在威斯康星大学麦迪逊分校医学与公共卫生学院的最新研究中，科学家们开发出革命性的AI辅助诊断系统。这项发表于《自然·医学》期刊的突破性技术，通过深度学习算法分析CT扫描图像，能够以前所未有的精度检测胰腺神经内分泌肿瘤及其转移病灶。
研究团队收集了来自12家医疗机构的8,250例临床数据进行模型训练。结果显示，该AI系统在诊断特定内分泌癌症时展现出96.4%的敏感性，相较传统诊断方法将误诊率降低32%。尤为显著的是，该工具能将活检必要性减少27%，通过精准定位病灶部位避免不必要的侵入性检查。
"这项技术突破了影像诊断的固有局限。"项目首席科学家艾米丽·陈教授解释道，"我们的神经网络不仅识别肿瘤形态特征，还能解析血管浸润模式等17项微观参数，这种多维分析能力是人工阅片难以实现的。"临床试验显示，AI辅助组医生的诊断速度提升40%，在6小时内获得确诊结果的患者比例从58%跃升至89%。
该AI系统已通过FDA突破性医疗器械认定，目前正与梅奥诊所等机构合作开展多中心验证。研发团队特别强调，该工具并非取代放射科医生，而是通过智能标注可疑区域、自动生成结构化报告等功能，显著减轻医生工作负担。
医疗伦理委员会指出，该技术的应用将重新定义肿瘤诊疗流程。通过减少重复检查和误诊带来的治疗延误，预计可使晚期内分泌癌症患者五年生存率提升15个百分点。研究团队正在探索将技术扩展至甲状腺癌、垂体瘤等其他内分泌系统恶性肿瘤的诊断领域。
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