專家表示，在判斷某些癌癥的侵襲性方面，人工智能的準確度幾乎是活檢的兩倍，可以挽救數千名患者的生命。

　　據世界衛生組織稱，癌癥每年導致全球1000萬人死亡。對于數百萬患者來說，如果及時發現并迅速處理，這種疾病就可以得到遏制。衛生工作者面臨的一個關鍵挑戰是找到患有高危腫瘤的患者并盡早治療。

　　皇家馬斯登 NHS 基金會信托基金和癌癥研究所(ICR) 的一項研究發現，人工智能算法在正確分級肉瘤的侵襲性方面比活組織檢查要好得多，肉瘤是一種在人體結締組織中形成的罕見癌癥，例如脂肪、肌肉和神經。

　　通過為臨床醫生提供更準確的腫瘤分級方法，研究人員希望人工智能能夠改善患者的治療結果。由于高級別腫瘤可能預示著侵襲性疾病，因此新工具可以幫助確保更快地識別這些高風險患者并及時進行治療。

　　低風險患者可以避免不必要的治療、后續掃描和醫院就診。研究人員表示，該算法將來可以應用于其他類型的疾病，可能使數千人受益。他們的研究結果發表在《柳葉刀腫瘤學》雜志上。

　　該團隊專門研究了腹膜后肉瘤，這種肉瘤發生在腹部后部，由于其位置而難以診斷和治療。

　　他們使用了170名 Royal Marsden 患者的 CT 掃描，這些患者患有兩種最常見的腹膜后肉瘤——平滑肌肉瘤和脂肪肉瘤。他們利用掃描數據創建了一種人工智能算法，然后在歐洲和美國的89名患者身上進行了測試。

　　該技術可以在82% 的情況下準確評估腫瘤的侵襲性，而活檢在44% 的情況下是準確的。AI 還可以區分84% 的測試肉瘤中的平滑肌肉瘤和脂肪肉瘤，而放射科醫生無法區分35% 的病例。

　　該研究的負責人、皇家馬斯登放射科顧問醫生、ICR 個性化腫瘤學成像教授克里斯蒂娜·梅西烏 (Christina Messiou) 表示:“我們對這項最先進技術的潛力感到非常興奮，它可能會導致通過更快的診斷和更有效的個性化治療，使患者獲得更好的結果。

　　“由于腹膜后肉瘤患者經常接受 CT 掃描，我們希望這一工具最終能夠在全球范圍內使用，確保不僅僅是每天接診肉瘤患者的�？浦行哪軌蚩煽康刈R別疾病并對其進行分級。”

　　Messiou 補充道:“未來，這種方法可能有助于表征其他類型的癌癥，而不僅僅是腹膜后肉瘤。我們的新方法使用了這種疾病特有的特征，但通過改進算法，這項技術有一天可以改善每年數千名患者的治療結果。”