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时间:2024-03-15 22:18:51来源:成都爱心捐卵中心

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  中新网武汉8月7日电 (常宇)据华中科技大学同济医学院附属同济医院7日消息,该院消化内科程斌教授团队开发了一款针对胰腺肿瘤诊断的多模态AI模型,可基于患者的临床信息与超声内镜图片,对胰腺占位作出诊断。相关研究成果于近日发表在国际期刊《JAMA Network Open》。

  胰腺癌是胰腺肿块的常见原因,超声内镜是诊断胰腺癌的重要手段。然而,其它恶性较小的肿瘤和良性胰腺疾病也可表现为胰腺肿块。由于胰腺癌的治疗和预后与其它病变有很大不同,因此准确的诊断至关重要。目前超声内镜在区分恶性肿瘤和良性肿块方面的特异性并不理想。

  近年来,人工智能模型开始用于肿瘤的筛查、诊断、治疗指导和预后预测。在此背景下,程斌团队开发了一个多模态AI模型(Joint-AI模型)。团队使用超声内镜图像和临床信息,来区分癌与非癌性病变,并在内部、外部和前瞻性数据集中,测试了该模型,结果显示准确率达98%。

  团队还进行了一项前瞻交叉试验,以进一步评估AI模型的性能和辅助能力。结果显示,该模型的准确率相较于专家内镜医师、资深内镜医师与新手内镜医师均有不同程度的提升。其中,在该模型辅助下,新手内镜医师准确率可从69%提高至90%。

  程斌表示,联合AI模型结合了超声内镜图像和多方面的临床信息来模拟临床决策过程,非常方便用于临床工作。目前,团队正在进行临床转化,希望帮助临床医生在病理结果不确定的复杂情况下,作出更加准确的判断。(完) 【编辑:曹子健】

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  胰腺癌是胰腺肿块的常见原因,超声内镜是诊断胰腺癌的重要手段。然而,其它恶性较小的肿瘤和良性胰腺疾病也可表现为胰腺肿块。由于胰腺癌的治疗和预后与其它病变有很大不同,因此准确的诊断至关重要。目前超声内镜在区分恶性肿瘤和良性肿块方面的特异性并不理想。

  近年来,人工智能模型开始用于肿瘤的筛查、诊断、治疗指导和预后预测。在此背景下,程斌团队开发了一个多模态AI模型(Joint-AI模型)。团队使用超声内镜图像和临床信息,来区分癌与非癌性病变,并在内部、外部和前瞻性数据集中,测试了该模型,结果显示准确率达98%。

  团队还进行了一项前瞻交叉试验,以进一步评估AI模型的性能和辅助能力。结果显示,该模型的准确率相较于专家内镜医师、资深内镜医师与新手内镜医师均有不同程度的提升。其中,在该模型辅助下,新手内镜医师准确率可从69%提高至90%。

  程斌表示,联合AI模型结合了超声内镜图像和多方面的临床信息来模拟临床决策过程,非常方便用于临床工作。目前,团队正在进行临床转化,希望帮助临床医生在病理结果不确定的复杂情况下,作出更加准确的判断。(完) 【编辑:曹子健】

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