人工智能模型在乳腺癌治疗中提供有希望的突破

西北大学 McGaw 医学中心的研究人员开发了一种人工智能（人工智能）模型，可能会彻底改变乳腺癌治疗。

Mohamed Tageldin 是西北大学的一名住院医师，在人工智能和病理学的交叉领域拥有六年经验，他是团队的一员，该团队创建了一个旨在为乳腺癌患者提供更精确的长期结果预测的人工智能模型。这一突破正值医疗领域拥抱人工智能潜力以支持医生改善患者护理之时。

个性化治疗和减少副作用

专为乳腺癌设计的人工智能模型旨在为患者提供更个性化的治疗建议，并赋予他们在选择治疗方案时更大的自主权。 

根据 11 月下旬发表的一份报告，这种人工智能驱动方法的一个显著优势是它有可能使患者免于不必要且剧烈的化疗治疗。

病理学家使用的传统预后方法有时会将患者归入高风险类别，而他们实际上可能从更短、强度更低的治疗方案中受益。 

通过利用这种人工智能模型，研究人员希望重新评估和重新分类患者，可能在保持临床疗效的同时减少化疗的持续时间和强度。

病理学的新方法

与人类病理学家和以前的人工智能模型不同，该算法在预后评估中分析癌细胞和非癌细胞（包括免疫细胞）。 

非癌细胞在抑制癌症生长和塑造肿瘤边界方面起着至关重要的作用，最终有助于改善患者的长期结果。然而，这些非癌细胞通常在视觉上难以分析，使得医生难以确定适当的治疗方法。

重要的是要注意，该人工智能模型并非旨在取代病理学家，而是为了补充他们的专业知识。病理学家对癌细胞的外观进行分级并预测其生长，而这个人工智能工具旨在增强他们对分配给肿瘤科医生的分级的信心，然后肿瘤科医生与患者合作制定治疗方案。

多样化数据的重要性

该算法的训练依赖于来自 3,177 名乳腺癌患者的数据，这些数据是通过与美国癌症协会的癌症预防研究计划合作收集的。该计划涉及个人在诊断前捐赠其癌症组织，从而产生切除组织的高分辨率数字图像，然后将其纳入数据集。

来自世界各地的约 40 名医生、住院医师和研究人员分析了这些组织样本，以训练算法进行细胞分析。这种多样化的数据集至关重要，因为它代表了广泛的患者组织谱系，包括低收入和农村地区，这些地区在传统学术医疗机构的数据中可能代表性不足。

该人工智能模型的潜力不仅限于设备完善的医疗中心。只要拥有带摄像头的显微镜和互联网连接，世界各地的医生都可以使用这项技术为患者提供更准确的分级和治疗选择。这有可能显著惠及获得专业病理学家服务有限的低收入地区患者。

医学中人工智能的未来

虽然该人工智能模型代表了乳腺癌治疗的重大飞跃，但仍需进一步评估，包括临床试验和解决运营挑战。如果获得临床使用批准，该模型也可作为其他癌症类型的模板。

美国癌症协会对人工智能在癌症研究中的作用持谨慎乐观态度，强调医生将继续在患者护理中发挥至关重要的作用。人工智能可以作为一种强大的工具，协助医生做出更明智的决策，最终改善患者结果。