2022-09-21 美国 来源：其他 作者：张芮晴 领域：生物
关键词：
据新浪新闻9月18日消息，美国哈佛医学院的研究人员利用一份公开可用的数据集，训练其CheXzero模型，该数据集包含多于377000张的胸部X光片和超227000份相应的临床报告。该模型可将某些类型的图像与现有的对应报告联系起来，在报告所用术语不同的情况下能完成匹配，并进行自主学习。与其他自我监督的AI模型相比，可在识别肺炎、肺功能衰竭和病变等疾病方面更有效，且在准确性上与人类放射科医师相当。该模型有望用于CT扫描图像、核磁共振成像和超声心动图上，以在身体的其他部位帮助检测更大种类范围的疾病。相关研究成果发表于Nature Biomedical Engineering期刊。
