一种新的基于人工智能的工具，用于从组织样本分析中识别结直肠癌，已在芬兰于韦斯屈莱大学开发。这种新的人工神经网络模型在分类性能上超过了所有前代模型，并且已经免费提供。
于韦斯屈莱大学的研究人员与图尔库大学生物医学研究所、赫尔辛基大学和中芬兰诺瓦医院合作，开发了一种先进的用于自动分析结直肠癌组织切片的人工智能工具。研究中开发的神经网络模型在组织显微镜样本的分类方面超越了所有之前的模型。
“根据我们的研究，所开发的模型能够以96.74%的准确率识别所有与癌症识别相关的组织类别。”于韦斯屈莱大学博士生Fabi Prezja表示。
实际上，组织分析涉及病理学家查看从患者肠道样本制备的数字化扫描显微镜切片，并逐点标记出可见的癌组织及其相关组织。这项研究中开发的工具可以通过自动化这一过程来节省医生的时间。该工具分析样本并突出显示包含不同组织类别的区域。该工具的准确性有可能显著减轻组织病理学家的工作负担，从而加快诊断、预后和临床见解的速度。
研究团队已将其AI工具免费提供，以鼓励研究合作。“免费提供旨在通过鼓励世界各地的科学家、开发者和研究人员继续开发该工具并寻找新的应用，从而加速未来的进展。”Prezja解释道。
研究团队指出，尽管结果令人鼓舞，但将AI工具引入临床环境必须逐步谨慎进行。在AI解决方案成为常规临床实践之前，必须经过严格的验证过程，以确保其产生的结果符合临床和监管标准。
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