外媒 | 人工智能模型可支持罕见病的诊断和治疗-普瑞纯证

哈佛医学院和布里格姆妇女医院的Mahmood实验室的研究人员发现，一种名为自我监督图像搜索病理学（SISH）的人工智能（AI）模型，显示出改善罕见病诊断和治疗过程的能力。根据新闻稿，诊断罕见病并确定最佳治疗路线可能非常困难。为了简化这些过程，研究人员开发了SISH，这是一种深度学习算法，可以学习图像特征以检测大型病理学图像库中的类似病例。研究人员将SISH描述为病理学图像的搜索引擎，具有各种应用，包括帮助识别罕见病和潜在的治疗行动。研究人员测试了SISH在癌症病例中收集可解释的疾病亚型信息的能力。他们发现，该工具能够成功地从包含数万个全幅图像的数据库中获取信息，代表超过22,000个患者病例。此外，算法的图像检索速度在多个情况下优于其他方法，包括疾病亚型检索。该研究的高级作者、哈佛医学院和布里格姆妇女医院的病理学助理教授Faisal Mahmood在新闻稿中表示：“我们展示了我们的系统可以协助罕见病的诊断，并找到具有相似形态模式的病例，而无需手动注释和大型数据集进行监督训练。该系统有潜力改善病理学培训、疾病亚型、肿瘤鉴定和罕见形态鉴定。”尽管取得了这些积极的结果，研究人员指出了算法的几个限制，包括在大型组织切片中缺乏上下文意识和使用单一成像模态。然而，研究人员对该模型的能力保持乐观。“随着图像数据库的规模不断增长，我们希望SISH在使疾病识别更容易方面有所帮助，” Mahmood说。“我们相信这个领域的一个重要未来方向是多模式病例检索，其中涉及联合使用病理学、放射学、基因组和电子病历数据来查找相似的患者病例。”过去，各种人工智能模型已经帮助医生诊断和评估了几种医疗状况。Mayo Clinic的一项研究，nference扩大了人工智能合作，人工智能增强了儿童结核病的诊断过程。

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