人工智能有望用于CA、视网膜病变的诊断

(HealthDay)一种深度学习算法可以检测乳腺癌女性淋巴结的转移;根据12月12日在线发表的两项研究，深度学习系统(DLS)在识别糖尿病视网膜病变方面具有高灵敏度和特异性美国医学协会杂志。

来自荷兰奈梅亨内梅亨大学医学中心的Babak Ehteshami Bejnordi和他的同事比较了自动深度学习算法在苏木精和伊红染色的组织切片中检测转移的性能淋巴结妇女乳腺癌在诊断环境下，病理学家的诊断。研究人员发现，接收机工作特征曲线(AUC)下的面积在0.556到0.994之间。表现最好的算法获得的病变水平的真阳性分数与没有时间限制的病理学家的相似，平均每正常全切片图像的假阳性为0.0125。

来自新加坡国家眼部中心的Daniel Shu Wei Ting，M.D.，Ph.D.以及同事评估了使用494,661视网膜图像检测可参照糖尿病视网膜病变和相关眼部疾病的DLS的性能。研究人员发现，可参照糖尿病视网膜病变的DLS的AUC分别为0.936，敏感性和特异性分别为90.5％和91.6％。对于视力威胁的糖尿病患者视网膜病变，AUC为0.958，敏感性和特异性分别为100和91.1％。

“在对多种族糖尿病患者的视网膜图像的评估中，DLS有高灵敏度以及鉴定的特异性糖尿病性视网膜病变和相关眼病，“Ting和同事写道。

贝约诺迪研究的几位作者披露了与制药和医疗设备行业的经济联系。Ting研究的几位作者持有与深度学习研究中使用的系统。

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