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斯德哥爾摩消息:瑞典研究人員開發出一款新型人工智能(AI)模型,能夠挖掘乳腺X線攝影圖像中此前未被充分利用的信息,評估乳腺癌患者是否存在腋窩淋巴結轉移。
這一AI模型有望幫助部分乳腺癌患者避免不必要的前哨淋巴結活檢,減少相關手術可能帶來的不適與并發癥風險。相關成果已發表在英國《自然合作期刊-數字醫學》雜志上。
瑞典隆德大學日前發布公報說,對乳腺癌患者進行腋窩淋巴結評估是判斷病情和制定治療方案的重要環節。當前通常通過手術切除前哨淋巴結并進行病理分析,以判斷是否存在腋窩轉移。盡管該手術創傷較小,但仍可能引發疼痛、腫脹、積液等并發癥。統計顯示,很大比例患者并不存在腋窩轉移。
這款最新開發的AI模型使用瑞典1265名早期乳腺癌患者的乳腺X線檢查和臨床病理學數據進行訓練,現已能夠從整幅乳腺X線攝影圖像提取并整合多層次信息,而非僅限于腫瘤區域,同時結合患者年齡、腫瘤類型等臨床要素,計算個體化的腋窩轉移風險。
測試結果顯示,按照該模型進行術前風險分層,約40%的病例可望免除前哨淋巴結活檢。研究團隊表示,該模型有助于更好地作出個體化診斷,不過其廣泛適用性仍需在更多人群中驗證。
(記者朱昊晨 徐謙)
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斯德哥爾摩消息:瑞典研究人員開發出一款新型人工智能(AI)模型,能夠挖掘乳腺X線攝影圖像中此前未被充分利用的信息,評估乳腺癌患者是否存在腋窩淋巴結轉移。
這一AI模型有望幫助部分乳腺癌患者避免不必要的前哨淋巴結活檢,減少相關手術可能帶來的不適與并發癥風險。相關成果已發表在英國《自然合作期刊-數字醫學》雜志上。
瑞典隆德大學日前發布公報說,對乳腺癌患者進行腋窩淋巴結評估是判斷病情和制定治療方案的重要環節。當前通常通過手術切除前哨淋巴結并進行病理分析,以判斷是否存在腋窩轉移。盡管該手術創傷較小,但仍可能引發疼痛、腫脹、積液等并發癥。統計顯示,很大比例患者并不存在腋窩轉移。
這款最新開發的AI模型使用瑞典1265名早期乳腺癌患者的乳腺X線檢查和臨床病理學數據進行訓練,現已能夠從整幅乳腺X線攝影圖像提取并整合多層次信息,而非僅限于腫瘤區域,同時結合患者年齡、腫瘤類型等臨床要素,計算個體化的腋窩轉移風險。
測試結果顯示,按照該模型進行術前風險分層,約40%的病例可望免除前哨淋巴結活檢。研究團隊表示,該模型有助于更好地作出個體化診斷,不過其廣泛適用性仍需在更多人群中驗證。
(記者朱昊晨 徐謙)
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