人工智能判断卵巢癌恶化程度  

作　　者：中国科学报 

机构地区：[1]不详

出　　处：《肿瘤防治研究》2019年第2期195-195,共1页Cancer Research on Prevention and Treatment

摘　　要：一项日前发表于预印本服务器arXiv的研究(Deconvolving convolution neural network for cell detection)显示,人工智能正在帮助研究人员发现恶性卵巢癌。英国伦敦癌症研究所的Yinyin Yuan和同事利用人工智能寻找肿瘤细胞形状的差异。他们分析了514名女性卵巢癌患者的组织样本图像,发现畸形细胞核同该病的恶性程度(5年生存率为15%)存在对应关系。科学家虽擅长研究细胞,但对细胞之间的差别进行量化非常困难,并且需要耗费大量时间。Yuan表示,正因如此,他们利用了人工智能。美国波士顿达纳—法伯癌症研究所的Kevin Elias认为,上述测试的应用就目前而言尚存在局限。“如果告诉患者结果,但无法提出替代性疗法,它也就没什么用了。”在癌症研究中,人工智能正越来越多地用于筛选数据,以通过各种方式帮助医务工作者,比如追踪肿瘤变化和改善诊断。下一步,Yuan及其团队将利用人工智能研究能抵抗化疗的癌症,从而开发针对性更强的疗法。

关 键 词：卵巢癌患者 人工智能 癌症研究所 恶化 肿瘤细胞 恶性程度 ELIAS 医务工作者 

分 类 号：R730.3[医药卫生—肿瘤]