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最新研究报道：
人工智能可预测乳腺癌
通过看X光片识别恶性肿瘤先兆
现在的社会中，疾病问题一直是人们最关心的问题，因为它时刻威胁着人们的健康。到底哪种方式才最适合人类疾病治疗呢?
小编认为，如果现代科技与医生的的经验相结合，会使得医学有更深一步的发展，这对病人来说绝对是一个福音。
近日，据媒体报道,美国麻省理工学院开发出了人工智能系统用来预测患者五年内是否会患乳腺癌。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室医院（MGH）合作，共同打造了一个新的深度学习模型。
同时巴尔齐莱教授表示,该人工智能系统深度学习了6万个病例,可以通过分析乳房X光图像，找出人眼不易察觉的特征和规律，从而预测女性是否可能在未来五年内罹患乳腺癌（注意：是预测而非诊断，后续发展还要通过病例来证明）。
女性在现在的生活工作中担负起了越来越重要的角色，相应的生活工作压力也随之而来，与此同时疾病也不请自来。乳腺癌是女性最常见的浸润性癌症，也是仅次于肺癌的女性癌症死亡的第二大凶手。
乳腺癌多发于女性，99%的患者皆是女性，但仍有1%的男性也会患有此病。一旦患有此病，手术切割乳腺也只是延长一些寿命，最终难逃死亡。
随着近年来乳腺癌的发病率逐渐上升，在医学的众多研究领域中，如何尽早发现和治疗乳腺癌，早已成为了一个十分重要的核心课题。
该项研究的负责人PeterRogan表示，由于人工智能可以查看所有相互之间有影响的基因，所以它是一种非常强大的药物结果预测工具，并称越早使用最具疗效的法案，病人治愈的可能性越大。
尽早的诊断则意味着能有及时的治疗，不确定的诊断则意味着要花费更多的医疗费用。乳腺癌的早期发现和早期合理治疗，可大大延长患者的生存期，减轻疾病所带来的痛苦。
研究人员在本次研究中使用了一套含有40个基因的数据，据悉，这些基因在90%的乳腺癌肿瘤中找到。在接受实验的近名癌症病人当中，至少都会接受紫杉醇或吉西他滨其中一种化疗药物。
之后，他们让系统对数据展开处理并找出药物跟病人基因之间存在的关系。结果显示，同时接受两种药物的治疗率为84%，只接受紫杉醇的为82%，只接受吉西他滨的则在62%到71%之间。
在麻省理工学院的研究人员看来，相比采用一刀切的方式，如果能够预测出女性罹患乳腺癌的风险系数，就可以制定更完善的个性化筛查方案。
比如让高危人群在30多岁时就每年检查一次，低危人群则每三年检查一次，那么或许可以将更多的乳腺癌扼杀在摇篮中，抑制它的发病率增长趋势。
这种预测类型的任务，非常适合使用深度学习技术。实际上，已经有很多关于乳腺癌的研究团队，正在尝试使用人工智能和深度学习，帮助他们诊断乳腺癌。
据统计，仅在美国，每年就有名妇女死于乳腺癌。乳腺癌早期发现时，往往是可以治愈的。乳腺癌已成为全球女性中，发病和死亡均居于首位的恶性肿瘤。据世界卫生组织统计，全球每年新发乳腺癌病例高达万左右。
乳房X光检查是最好的检查，但它们仍然不完善，往往导致假阳性结果，可能带来不必要的活检和手术。
乳腺癌的病因尚未完全清楚，研究发现乳腺癌的发病存在一定的规律性，具有乳腺癌高危因素的女性容易患乳腺癌。
所谓高危因素是指与乳腺癌发病有关的各种危险因素，而大多数乳腺癌患者都具有的危险因素就称为乳腺癌的高危因素。
乳腺癌假阳性的一个常见原因是所谓的“高危”病变，在乳房X光片上出现可疑，在针刺活检检查时细胞异常。在这种情况下，病人通常会接受手术来切除病变，然而，在手术的90%次中，这些病变都是良性的。这意味着每年有数千名女性接受痛苦、昂贵的手术，而这些手术却是不必要的。
麻省理工学院研究人员指出：“据我们所知，这是将机器学习识别高危病变，需要确定不需要手术人群的第一项研究，我们相信这将有助于妇女对她们的治疗作出更明智的决定，并且可以提供更具针对性的保健方法。”
然而高危病变绝大多数患者没有乳腺癌，在这种情况下，我们必须找到更加精准的方法来帮助真正需要接受乳腺癌治疗的患者。
“与过去一成不变的检测方法不同，我们会为女性制定针对个人的方案，”研究者之一的ReginaBarzilay表示，“例如，医生可以建议部分女性每两年进行一次X光检查，而具有高患病风险的女性则需要接受进一步的核磁共振检查。”
该模型通过预测未来谁会发展成癌症，有助于在症状出现之前挽救生命。但是乳腺癌往往不具备典型的症状和体征，不易引起重视。
乳腺癌早期症状通常很隐蔽，患者几乎没有任何症状预防乳腺癌，所以广大女性同胞除按时体检外，还需建立良好的生活方式，保持心情舒畅，坚持体育锻炼，增强体质。
图片来源于网络
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