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MIT新型AI模型能够检测出早期胰腺癌
MIT的人工智能实验室（MIT CSAIL），与哈佛大学放射肿瘤学部的Limor Apelbaum博士合作，开发了两种新的利用AI技术的模型——PRISM神经网络（PrismNN）和逻辑回归（PrismLR）——用于早期检测胰腺导管腺癌（PDAC），这是一种致命的癌症类型。
为什么这个发现很重要？
结果显示，在相对风险较高的情况下，PRISM能够识别出35%的PDAC病例，而传统常规筛查标准只能识别出10%。这种性能的提升在早期干预潜力方面标志着一个重大跃进。
胰腺深藏在腹部的位置使得早期检测变得充满挑战，而缺乏有效的治疗方法更加凸显了早期识别高风险患者的重要性。
因此，研究团队利用了联盟网络公司的优势，使用了包括患者人口统计学、诊断、药物和实验室结果在内的来自美国不同机构的电子健康记录（EHR）数据。这个庞大的数据库覆盖了超过五百万患者，确保了模型的可靠性和普适性，使其可以广泛应用于不同人群、地理位置和人口群体。
PrismNN采用人工神经网络来探测复杂模式，而PrismLR使用逻辑回归进行更简单的分析，从同样的EHR数据中对PDAC风险进行全面评估。
虽然在癌症风险检测中使用AI并不新鲜，但PRISM的特点在于它是在超过五百万患者的数据库上进行开发和验证的，这超过了该领域大多数先前研究的规模。
“该模型使用常规的临床和实验室数据进行预测，与其他PDAC模型相比，数据的多样性是一个重大进步，其他模型的数据通常局限于特定的地理区域，如美国的一些医疗中心。此外，在训练过程中使用独特的正则化技术增强了模型的通用性和可解释性。”他补充说。
该团队设想将模型的适用性扩展到美国之外的国际数据集，并增加更多生物标志物以实现更精细的风险评估。
此前，谷歌DeepMind的蛋白质折叠AI系统AlphaFold帮助加速设计和合成了用于治疗肝细胞癌（HCC，最常见的初发性肝癌类型）的药物。
