本文摘要：随着人工智能之后渗透到我们生活的方方面面，我们现在开始看见计算机系统临床各种疾病的能力获得了一些重大进展。科学家最注目的领域之一是癌症临床，我们早已看见机器学习算法需要辨识乳腺癌等癌症。 现在，来自达特茅斯学院诺里斯科顿癌症中心的研究人员宣告研发一种深层神经网络，可以辨识的组织载玻片上的肺癌，其准确性与人类病理学家相匹敌。

随着人工智能之后渗透到我们生活的方方面面，我们现在开始看见计算机系统临床各种疾病的能力获得了一些重大进展。科学家最注目的领域之一是癌症临床，我们早已看见机器学习算法需要辨识乳腺癌等癌症。

现在，来自达特茅斯学院诺里斯科顿癌症中心的研究人员宣告研发一种深层神经网络，可以辨识的组织载玻片上的肺癌，其准确性与人类病理学家相匹敌。“我们的研究指出，机器学习可以在具备挑战性的图像分类任务中构建高性能，并有可能沦为肺癌管理的资产，”该研究的第一作者SaeedHassanpour在一份声明中回应。“我们系统的临床实行将需要协助病理学家精确分类肺癌亚型，这对于肾功能和化疗至关重要。

”该研究公开发表在《科学报告》上，专心于一种称作腺癌的少见肺癌。该团队在幻灯片图像中对数百个癌症示例展开了AI培训，然后针对143个分开的幻灯片图像测试了算法，以理解网络在现实场景中的精确程度。将这些结果与人类病理学家的辨别展开了较为，并且AI总体上十分精确，证明最少与人类专家一样在辨识载玻片中的癌症方面某种程度娴熟。研究人员明确提出，如果他们的系统可以在现实世界的测试中获得检验，那么这有可能被证明是必须较慢临床的医生和其他医疗专业人员的宝贵工具。

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