科研人员利用人工智能为癌症患者无创分级

近日，中科院苏州医工所的研究团队与丽水、苏州两地的医院紧密合作，成功研发出了一种全新的医学影像系统。这一系统革新了我们对癌症分级的认知，能够在无创的条件下，结合增强核磁共振图像，精确地为癌症患者完成分级工作。

癌症分级是评估恶性肿瘤恶性程度的重要手段，它依据肿瘤的分化程度、异型性大小及核分裂象数量等病理形态进行分级，为临床医生提供诊断、治疗方案选择和预后评估的依据。传统的分级方法高度依赖于医生的经验和主观判断，存在一定的不确定性。

随着科技的不断进步，尤其是模式识别、机器学习和学习技术的飞速发展，科研界开始尝试构建能够与医学影像紧密结合的学习网络，以期实现对癌症的客观自动分级。在这一背景下，中科院苏州医工所的研究团队取得了重大突破。

该团队构建了一种名为SE-DenseNet的复合学习网络。这一网络不仅能够敏锐地捕捉增强核磁共振图像的特征，还能够自主学习并不断优化不同特征在分析中的权重。通过这一系统，科研人员可以在无创的条件下完成对癌症患者的精确分级，极大地降低了传统穿刺分级的侵入性和风险。

参与此项研究的苏州医工所研究员周志勇表示：“与传统的癌症分级方法相比，这种‘医学影像+’的分级方式能够更全面地从病灶获取信息，降低漏检的概率。随着人工智能在病灶分级方面的准确性不断提高，其在疾病诊疗方面的应用前景十分广阔。”

这一创新性的研究成果已经发表在《生物学与医学中的计算机应用》这一生物医学工程领域的期刊上，为未来的癌症诊疗提供了新的可能。随着技术的不断进步和应用的深入，我们有理由相信，这一系统将为广大癌症患者带来更为精准和人性化的诊疗体验。