研究人員近日提出了一項新的驚人技術。新技術可使用人工智能來幫助檢測早期黑素瘤皮膚癌。
      該技術采用機器學習軟件分析皮膚病變的圖像，并為醫生提供黑色素瘤指示生物標志物的客觀數據，如果早期獲得精準治療，治療效果極高。
      使用成千上萬的皮膚圖像及其相應的黑素和血紅蛋白水平訓練的AI系統可以初步減少不必要的活檢的數量，這大量的節省了人力和費用支出。它給醫生提供的客觀病變特征信息，以幫助他們排除黑素瘤，然后再采取更多的精準治療方案。
      值得期待的是，該技術早在明年就可以提供給醫生。        這可能是皮膚癌臨床決策支持的非常強大的工具。 可以提供的解釋信息越多，決策準確度和效果越好。
       目前，皮膚科醫師主要依靠皮膚病變的主觀視覺檢查來確定患者是否應進行活組織檢查以診斷疾病。
       新系統破譯了病變中生物標志物質的水平，為目前基于外觀的評估增加了一致的定量信息。特別是黑色素（一種賦予皮膚顏色的化學物質）和血紅蛋白（紅細胞中的蛋白質）的濃度和分布變化是黑色素瘤的強指標。
       醫學影像系統研究人員說：“通過這個系統醫生甚至可以確定病人皮膚正在發生什么變化，以便提供更多充裕的治療時間， 我們的目標是縮短這個過程。”

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