近日，俄罗斯研究机构训练出了一种人工智能系统，用于快速识别早期乳腺癌的CT影像。这一系统由圣彼得堡国立电子技术大学和阿尔马佐夫国家医学研究中心共同开发，核心技术是神经网络。通过训练后的神经网络能自动处理上传的患者CT影像，标记出可能存在肿瘤特征的区域。陈畅记者根据新华社3月7日消息，这项技术大大提升了医生诊断的效率，把原来需要一天才能解读的影像，缩短到几分钟内完成。而且，它还有望降低临床误诊率约20%。 这一技术给医生们带来了极大的便利。塔斯社报道称，俄罗斯每年有4000至7000人死于乳腺癌，死亡率与疾病发现较晚有关。而圣彼得堡国立电子技术大学与阿尔马佐夫国家医学研究中心合作开发的软件系统，就把分析过程给简化了。这个系统会将标记后的影像发送给医生进行最终诊断。这样一来，医生们就能在短时间内对影像进行全面分析，并做出准确判断。 俄罗斯卫生部国家放射医学研究中心的数据显示，这项技术有望帮助降低乳腺癌死亡率。过去解读一张CT影像通常需要花费一天时间，而这次训练出来的人工智能系统就把分析过程缩短到几分钟内完成。陈畅记者援引了塔斯社报道的信息：这项技术能将临床误诊概率降低约20%。俄罗斯卫生部国家放射医学研究中心也给出了支持这项技术的态度：“我们认为这项新技术对于早期乳腺癌的发现和治疗具有重要意义。” 通过这次训练出来的人工智能系统，圣彼得堡国立电子技术大学与阿尔马佐夫国家医学研究中心给医生们提供了一种高效准确的诊断工具。它不仅把影像分析过程缩短到几分钟内完成，还能把误诊概率降低约20%。塔斯社报道还提到：“这次合作项目不仅提高了诊断效率，还能帮助降低乳腺癌死亡率。”陈畅记者也指出：“这一技术对于俄罗斯乃至全球范围内的医学发展都具有重要意义。”