AI与医疗的结合已是当下流行的一大趋势之一。我们之前写过关于AI帮助诊断皮肤病、阿茨海默症等疾病。相比之前搭建AI医疗图像筛查平台检查乳腺癌，此次MIT的研究人员创建深度学习模型，帮助患者提前五年预测乳腺癌，及早确诊、及早治疗。
虽然遗传学和现代影像学已经取得重大进展，但诊断结果还是会令大部分乳腺癌患者感到震惊。对一些患者来说，诊断结果来得太迟了。
确诊越晚，意味着更激进的治疗手段、不确定的治疗结果以及更高的治疗费用，往深一点说，是更高的死亡风险。因此，识别患者一直是乳腺癌研究和有效早期检测的重点。
基于此，由MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）医院（MGH）研究人员组成的团队创建了一个深度学习模型。该模型能够根据乳房X光照片预测患者未来五年内是否可能会得乳腺癌。
该模型是用来自6万多名MGH患者的乳房X光照片训练的，且照片结果是已知的（即照片中的人是否患有乳腺癌）。结果，该模型学习到了乳房组织中恶性肿瘤征兆的细微模式。
该深度学习模型利用了全视野X光照片和传统风险因素，其准确率高于当前的临床标准Tyrer-Cusick模型（第8版）。
下面，我们看一下从论文中摘取的部分研究细节。
论文
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