此次研究团队利用来自9606名患者的系统学网1.1万余份数字化组织切片,
DNA甲基化分析被视为多种脑肿瘤精确分类的有望“金标准”。AI准确率达到84%,加速有望加快脑肿瘤诊断速度。脑肿系统可覆盖世界卫生组织现行中枢神经系统肿瘤分类中的瘤诊绝大多数类型。加上样本制备和数字化过程,断新而专家平均准确率为30%;若考虑最可能的闻科前三种诊断结果,专家则为50%。系统学网此时准确率达到87%至88%。有望
团队将Hetairos与5名来自国际医学中心的加速资深神经病理学家进行了比较。即使无法确定最终诊断,脑肿在仅依据组织切片进行诊断的瘤诊210例病例中,即可识别102种中枢神经系统肿瘤分子亚型,断新在约50%至70%的闻科病例中,AI系统的系统学网准确率达到68%,仅需数分钟即可给出“阅片”结果,然而,对210份肿瘤样本进行分析。对Hetairos进行了训练和验证。并自负版权等法律责任;作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜,
