如果人工智能近年來確實侵入了我們的日常生活，特別是隨著人工智能的興起和作為,或 Dall-E，它在許多其他領域也特別有用，包括藥品。現在，衛生專業人員已經可以使用不同的人工智能來促進疾病的診斷、治療或監測，但該領域的研究仍然非常活躍。
東京大學的一組研究人員開發了一種創新技術，將尖端光學與人工智能相結合，以檢測和分析納米顆粒，特別是細胞外囊泡，以便早期診斷某些癌症。
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人工智能可以自行學習以檢測某些納米顆粒
這種方法稱為“深納米測量”（DNM），是基於無監督深度學習的降噪算法。換句話說，人工智慧能夠直接從數據中學習，無需事先標記或人工干預。卷積神經網絡識別數據之間的模式和關係，使其能夠從大量信息中提取相關信號。
因此，人工智能能夠揭示其他方法難以獲取的微弱信號，並提高測量的靈敏度和精度，以檢測給定環境中更小和更稀有的粒子。數據處理和分析也更快，減少了獲得結果所需的時間。
搜索並找到特定的納米顆粒
在這種情況下，研究人員開發的人工智能可以用於診斷某些類型的疾病，例如結直腸癌。癌細胞釋放的細胞外囊泡確實包含有關其起源的特定信息，這使它們成為這種癌症的潛在生物標誌物。他們的 DNM 方法使得檢測和分析生物樣本中的這些細胞外囊泡成為可能，為早期診斷和更有效的治療鋪平了道路。
更一般地說，DNM 還可以監測各種病理學的演變和進展，例如心血管和神經退行性疾病，還可以幫助了解藥物在納米級水平上的作用。它還可用於尋找食品中的污染物，或監測環境中的納米顆粒。
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來源 ： 自然
