支持癌症的革命性人工智能：突破！

支持癌症的革命性人工智能：突破！

德累斯顿工业大学 Else Kröner Fresenius 数字健康中心 (EKFZ) 的研究人员开发了一种突破性的自主人工智能代理，旨在支持肿瘤学的临床决策。这项创新研究的结果发表在著名的专业期刊上 自然癌症 发表。 AI代理的目的是让医疗专业人员从分析复杂数据和为癌症患者制定个体化治疗策略中解放出来。

肿瘤学的临床决策需要评估不同类型的数据，包括医学成像、遗传信息和患者记录。 AI代理基于高级语言模型GPT-4，并通过数字工具进行增强。其中包括通过 MRI 和 CT 扫描生成放射学报告、医学图像分析以及根据组织病理学组织切片预测遗传变化。

主要结果和测试方法

该代理可以访问官方肿瘤学指南和临床资源中的约 6,800 份文件。在对 20 个真实的模拟患者病例进行的测试中，系统能够对 91% 的病例得出正确的临床结论。此外，超过 75% 的病例正确引用了相关肿瘤学指南。专用工具的使用也有助于减少虚假陈述（即所谓的“幻觉”）的数量。

该研究还强调了该系统现有的局限性，因为迄今为止仅在少量模拟案例上进行了测试。需要进一步验证以确认在实际临床情况下的有效性。未来的研究应该集中在对话功能和隐私兼容应用程序的集成上。

挑战和前景

此类人工智能系统的引入带来了挑战。特别是，必须解决与现有系统的互操作性、数据保护要求和审批程序。从长远来看，只要提供适当的工具和数据，这些人工智能代理也可以用于其他医疗领域。临床医生还需要接受培训，以便与这些系统有效互动，同时保留决策责任。

人工智能和深度学习的使用不仅在肿瘤学领域被认为很重要，而且还可能彻底改变生物医学研究的其他领域。迄今为止，人工智能应用主要集中在特定任务上，但自主人工智能模型可以加速癌症研究的整个开发过程。这些模型可以实现专业人工智能系统之间的高效协作，并可以优化时间和资源。

对癌症的更深入了解需要各个层面的广泛信息。大声 DKFZ 必须开发特殊的机器学习和人工智能算法来分析肿瘤。特别令人感兴趣的是导致细胞分子变化的遗传和表观遗传变化。

该部门致力于肿瘤学研究，以单细胞和空间分辨率生成基因组和分子数据，以更好地了解癌症的进化。该研究旨在破译突变机制并分析它们对癌细胞生长的影响。因此，人工智能系统可以为研究疾病和开发合适的治疗方法提供宝贵的支持。

总体而言，该研究表明，语言模型与精准肿瘤学和搜索工具的结合为癌症医学的未来带来了巨大的潜力。有效使用和负责任的实施对于最大限度地发挥该技术的优势至关重要。