威爾康奈爾醫(yī)學(xué)院和特殊外科醫(yī)院 (HSS) 研究人員創(chuàng)建的機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以幫助區(qū)分類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎 (RA) 的亞型，這可能有助于科學(xué)家找到改善對(duì)這種復(fù)雜疾病的治療的方法。
這項(xiàng)發(fā)表在《自然通訊》上的研究表明，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效且高效地對(duì) RA 患者的病理樣本進(jìn)行亞型分析。
“我們的工具可以自動(dòng)分析病理切片，有朝一日，這可能使 RA 的疾病診斷和個(gè)性化治療更加精確和高效，”人口健康科學(xué)教授、威爾康奈爾醫(yī)學(xué)院人口健康科學(xué)系數(shù)字健康人工智能研究所 (AIDH) 創(chuàng)始主任王飛博士說。“這表明機(jī)器學(xué)習(xí)可以潛在地改變?cè)S多疾病的病理評(píng)估。”
目前已有多項(xiàng)研究正在開發(fā)用于腫瘤病理切片自動(dòng)分析的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。王博士和他的同事一直在努力將這項(xiàng)技術(shù)擴(kuò)展到其他臨床專業(yè)。
緩慢過程的自動(dòng)化
在最新研究中，王博士與 Richard Bell 博士(關(guān)節(jié)炎和組織變性項(xiàng)目和研究所的講師、HSS 分子組織病理學(xué)核心實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算病理學(xué)分析師)以及 Lionel Ivashkiv 博士(HSS 關(guān)節(jié)炎和組織變性項(xiàng)目首席科學(xué)官兼主席、威爾康奈爾醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)教授)合作，實(shí)現(xiàn)了 RA 組織樣本亞型劃分過程的自動(dòng)化。區(qū)分 RA 的三種亞型可能有助于臨床醫(yī)生選擇對(duì)特定患者最有可能有效的治療方法。
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