随着癌症类型的细分和精确医学的持续进展的增加，人工智能（AI）迅速成为肿瘤医学领域的重要技术力量。最近，柏林萨利提学院医院的关键团队和德累斯顿技术大学的关键团队发表了与国际学术杂志自然牧师有关的结果，该杂志介绍了AI在癌症临床诊断中广泛应用的观点。在临床病例中，一些患者访问了医生进行视觉幽灵，发现磁共振（MRI）后颅内区域中怀疑肿瘤。但是，由于敏感肿瘤的位置，传统的活检手术具有很高的风险，并且在许多情况下是医生的困境。为了应对这类挑战，共享大学的医院正在研究一个研究团队，开发一个可以实现RA的AI估计的Crossn模型通过分析肿瘤细胞的表观遗传特性，对非侵入性癌症进行PID诊断。 “在肿瘤细胞中，表观遗传信息独特地变化。基于这些“独特的分子图”，可以鉴定和分类不同类型的肿瘤。”对于某些脑肿瘤，CrossNN模型通过液体样品（例如脑脊液）获得了必要的信息，从而获得了“液体活检”并避免了高风险cranfire。研究人员通过脑脊液分析成功地在临床病例中成功使用了这种方法，并确定了中枢神经系统淋巴瘤的病例。根据研究团队的说法，他们使用大量肿瘤参考数据训练了Crossnn模型，并完成了5,000多个实际样本的录音。研究表明，该模型的精度为诊断脑肿瘤的99.1％。扩展到170多种类型的癌症，该模型的一般识别精度率达到97.8％。这比大多数现有的诊断工具更好。此外，该模型是可解释的，它允许医生跟踪诊断逻辑并提高医疗AI的可靠性。研究人员说，CrossNN模型可用于诊断癌症类型，以帮助提高肿瘤位置不适合活检的癌症诊断的准确性。 Mar Sharitatin Krys医院医学主任宣布，在癌症治疗的个性化和快速发展的背景下，确切的诊断是实现有效治疗的先前要求。在另一项研究中，德累斯顿理工学院的一组研究人员与英国和美国的其他德国机构和研究人员合作开设了一个“医疗人工智能组织”，具有独立的推理能力，以帮助肿瘤学家做出个人临床决策。 AI代理结合大型语言模型使用各种专门的医疗工具。研究人员可以使用MRI分析和计算机断层扫描（CT），病理图像的解释，遗传突变的预测，搜索文献以及肿瘤指南的修订和其他特征，从而为“医学”人的推理提供了全面的推论和整合。为了验证有效性，研究人员设计了20个模拟案例，以使代理商可以独立选择工具，提取重要信息，Providea临床诊断和治疗建议，并允许医疗专业人员审查生产结果。结果表明，在91％的病例中，AI药物达到了正确的临床结论，并准确地引用了超过75％的答案中的肿瘤指南。研究人员说，通过引入专业诊断工具和搜索医疗信息等特征，代理商将大大reduCE“ Aiucinaciones de ai”，这显然是合理的响应，安全性和可靠性。 “这种类型的AI工具不仅为日常临床决策提供了支持，还可以帮助医生及时获得最新的治疗指南，从而帮助他们制定针对癌症患者的最佳个性化治疗计划。”研究小组认为，代理商临床应用可以首先输入。下一步将着重于促进“与人类机器合作的机制”的发展。同时，系统实施将数据安全性和隐私保护优先。 “为了真正释放AI代理在未来的医疗保健中的可能性，重要的是要在传统的临床过程中嵌入而没有问题，并尽可能最大程度地减少对医疗工作的干扰。”雅各布·凯特尔（Jacob Ketelents。为此，我们认为有必要系统地培训卫生专业人员，以便与AI有效合作，同时保持最大的临床决策能力。 “人工智能的作用不是取代医生，而是赋予他们权力。”