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昨(16)，由史隆·凱特琳癌症研究中心(MSKCC)研究團隊，完成40,000張前列腺癌、基底細胞癌和乳腺癌轉移至腋窩淋巴結的病理切片辨識，該臨床應用使病理學家排除65-75%非疾病表現的切片，並表現100%的靈敏度與98%的準確率。相關研究已發表在《Nature Medicine》期刊上。
專科病理醫師對送檢組織進行專業的疾病分類，可說是現代癌診的基礎，但由於需要大量手動標示數據，也阻礙了病理學決策支持系統的開發與部屬，為了克服這個問題，MSKCC，開發一種多實例學習的深度學習系統，該系統僅使用報告的診斷作為訓練，避免了昂貴與費時的手動標註。
MSKCC研究團隊，從3個來自44個國家和地區的15187名癌症患...
