研究人员利用基础模型发现新的癌症成像生物标志物

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研究人员利用基础模型发现新的癌症影像生物标志物

马萨诸塞大众布里格姆医院的研究人员利用基础模型技术，为ChatGPT等工具提供动力，发现了可以改变从放射学图像中识别模式的新的癌症影像生物标志物。更好地识别这些模式可以极大地影响癌症的早期检测和治疗。

研究团队使用包含11,467张异常放射学扫描图像的全面数据集开发了他们的基础模型。利用这些图像，该模型能够在四个队列中的三种不同用例中预测解剖部位、恶性程度和预后的模式。与领域内现有方法相比，他们的方法在应用于仅有限数据可用的专门任务时仍然表现强大。结果发表在《自然机器智能》杂志上。

"鉴于图像生物标记研究是为了回答日益具体的研究问题而量身定制的，我们相信我们的工作将能够实现更准确和高效的调查,"来自马萨诸塞大众布里格姆医院人工智能医学（AIM）项目的第一作者苏拉吉·派表示。

尽管AI方法的效果得到了改善，但一个关键问题仍然存在，那就是它们的可靠性和可解释性（即AI的答案可以以对人类“有意义”的方式解释）。研究人员证明，他们的方法在读者间差异和获取方式差异的情况下仍然稳定。基础模型识别的模式还表现出与潜在生物学的强烈相关性，主要是与免疫相关通路相关。

"我们的发现展示了当训练深度学习网络时可能只有有限数据可用时，基础模型在医学上的有效性，特别是在应用于癌症相关用例的可靠成像生物标志物识别时," AIM项目主任、博士雨果·阿茨说道。

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