雅加达 - 马萨诸塞州理工学院(MIT)的研究人员,这是一家计算机和人工智能(AI)开发机构,创建了两个机器学习算法,可以检测腹股沟癌。
由计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的一个小组研究,将这两个算法模型结合起来,形成一个名为PRISM的神经网络。该网络可以检测腹股沟骨(PDAC)。
根据Engagdet的一份报告,麻省理工学院开发的机器学习算法能够越过当前的诊断门槛。如果标准筛查只能找到PDAC的10%,PRISM将能够识别35%的PDAC病例。
PRISM可以通过当前的诊断标准,因为麻省理工学院为网络提供了更丰富的数据。PRISM获得了超过500万例患者电子健康记录,这些记录被认为超过了常规AI模型的信息规模。
“该模型使用临床数据和常规实验室来做其预测,与其他PDAC模型相比,美国人口多样性取得了重大进展,通常仅限于特定的地理区域,”一位研究员Kai Jia说。
PRISM是麻省理工学院开发的最好的网络之一。该项目自六年前以来一直在进行,以尽早检测PDAC。原因是大多数腹股沟癌患者在进入最后阶段后被诊断出。
PRISM能够正常工作,但这项技术的使用仍然有限。PRISM只能在麻省理工学院实验室和美国的一些患者使用。这项技术仍需开发,以将人工智能的规模提高到全球范围。
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