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內容摘要:
隨著人工智能(AI)技術的迅速發展,醫療行業正經歷一場深刻的變革。最新的研究成果顯示,AI不僅在疾病的檢測和診斷中展現出了超乎想象的潛力,還在一些領域的表現上已經超越了人類專家的能力。哈佛醫學院的CHIEF(臨床病理圖像評估基礎)模型和加州大學洛杉磯分校(UCLA)的SLIViT(SLice Integration by Vision Transformer)模型便是其中的佼佼者,它們共同揭示了AI在癌癥檢測及醫學影像分析領域的巨大應用前景。
CHIEF模型:精準癌癥診斷的新時代哈佛醫學院的研究團隊最近推出了CHIEF(臨床組織病理學影像評估基礎,Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation)模型,這是一款專注于癌癥檢測的AI視覺模型。該模型以其出色的性能贏得了廣泛關注。研究表明,CHIEF在檢測19種不同癌癥時,其準確率高達96%,這一數據顯著優于現有的AI系統。
CHIEF的成功歸功于其龐大的訓練數據集,包括1500萬張未標記圖像和來自19個解剖部位的6萬張完整切片組織圖像。與傳統模型通常依賴的普通對象(如貓或橙子)訓練
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文章來源:AI范兒
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