一项能够以速度和准确性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内分泌学会年度会议ENDO 2025上展出。
这项研究由来自美国德克萨斯大学休斯顿健康科学中心的Jansi Rani Sethuraj（护理学士、注册护士、重症监护注册护士）展示，介绍了一种普遍可访问且计算效率高的AI应用。该AI应用旨在普及专家级别的癌症诊断服务，使其可在基本的互联网连接设备上运行，包括智能手机。
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困难的诊断特征而带来独特的挑战。据估计每年有1,000万与癌症相关的死亡，创新和可扩展的诊断解决方案的需求迫在眉睫。这种新的人工智能工具利用先进的深度学习架构，如EfficientNet和ResNet，分析多样化的医学数据，包括计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、超声波检查(USG)和组织病理学图像，从而实现全面而准确的癌症检测。
根据Sethuraj的说法，这些AI模型在某些验证数据集中展示了超过99%的诊断准确率。这一结果与最近显示人工智能在内分泌肿瘤分类中可以达到高准确率的研究一致，尽管实际表现可能有所不同。
来自德克萨斯州休斯顿AIM Doctor公司的两位研究人员Ramya Elangovan和Kavin Elangovan策划了代表六大洲不同人群的匿名内分泌癌图像数据集。这些图像用于训练和验证能够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保健专业人员的独立评估，突显其在全球范围内的适用潜力。该应用程序的简化设计使得即使是在计算资源有限的设备上也能进行快速图像分析，每张图像处理时间不到一秒。
通过使临床医生和初级护理提供者能够在任何地方获得专家级的诊断支持，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环境中。
“通过普及先进诊断的获取，这项人工智能创新标志着癌症护理模式的范式转变，为更早发现、更精确的治疗以及更好的内分泌恶性肿瘤患者的生存率带来了希望。”该项目的首席导师、AIM Doctor公司的Elangovan Krishnan博士（医学学士、医院管理学研究生文凭、工程硕士、外科硕士、哲学博士）说道。“这款人工智能驱动的应用程序可以向任何人、任何地方提供快速、可靠和经济实惠的内分泌癌症诊断，从而帮助缩小癌症护理差距，推进全球健康公平。”
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