研究乳腺癌在加拿大安大略省，由于实验室使用人工智能（AI）来改善患者获得有效疗法的努力，因此达到了新的高度！
为了检测恶性肿瘤，乳腺癌患者通常接受MRI。然而，与先前的MRI系统相比，滑铁卢实验室的合成相关性扩散MRI捕获了癌症和属性。
亚历山大·王（Alexander Wong）是滑铁卢大学人工智能与医学成像研究主席，他告诉全球新闻它可以帮助肿瘤学家和医生识别和调整癌症患者的治疗方法。
加拿大的案件
根据加拿大癌症学会，乳腺癌是加拿大妇女癌症死亡的第二大原因。八分之一的加拿大妇女患有乳腺癌，其中34个死亡。
协会也是如此预测去年，大约28,600名加拿大妇女将被诊断出患有乳腺癌。
它如何工作
根据Wong的说法，新的AI驱动方法可以预测，使用合成相关性扩散想象数据，患者是否会从手术前的新辅助化疗中受益。
Wong观察到该模型的MRI机硬件没有改变，但是它如何将“脉冲”传输到患者并收集数据中。
然后，AI可以评估MRI数据，以确定乳腺癌患者是否应在手术前接受化学疗法。
借助有关肿瘤的丰富数据，AI是像人脑一样深层神经网络。 Wong说，它从MRI系统中学到了什么是重要的细微差别或素质，使他们成为将受益于这种化学疗法的患者。
它结合了两种技术。 MRI成像是一种，另一个是深神经网络AI。
技术准确性
Wong说，这项技术是在一项前瞻性试验中评估了253名在手术前接受化学疗法的美国患者。他说，使用新的MRI，AI可以以超过87％的精度识别和预测，患者将受益于治疗。
与临床医生目前查看数据并预测什么可能有效的技术相比，这可能是一个重要的工具。
这样的工具可以帮助医生增加确定适当形式的治疗形式的可能性，该治疗形式最有可能根据其独特的特征来帮助特定患者。
Wong建议在有希望的发现后对此进行更广泛的调查。
明天的技术
Wong说，该AI工具旨在增强医疗保健，而不是取代医生。
“我认为，AI从来没有真正打算取代任何人……我们看到的是，AI总是作为补充工具或助理医生，以帮助他们做出更好的决定，更一致的决定以及以更快的方式做出决定。”
Wong补充说，当专家发现它可以和无法完成的事情时，他们对AI变得越来越舒适。
