日本已经开发了AI技能来自行获取与癌症相关的知识，成功找到了可提高癌症复发诊断准确性的功能。

可作为术后癌症复发的预测指标，有助于个体治疗选择

理化学研究所于2019年12月18日宣布，已成功找到使用AI自行从病理图像中获取有关癌症的方法，这种方法无需医生的诊断信息，提高了新的癌症复发诊断的准确性。

深度学习(目前是AI的主流)需要大量的数据进行学习，因此需要大量具有医生诊断信息的医学图像。因此，研究小组开发了一种新的AI技能，该技能可以自动从病理图像中获取人类可理解的信息。实际上，当使用每张超过100亿像素的前列腺腺病理图像而没有医生的诊断信息时，AI会自动获取癌症的特征并自动对癌症信息进行详细分类。在这项技能中发现的要素中，除了癌症的诊断标准以外，还包含了专家们也没有注意到的癌症领域以外的特征。

检查这些因素以确认复发预测的性能，发现预测复发的准确性要高于当前的诊断标准。有望将新开发的技能用于病理学家的诊断，以进一步提高癌症复发的预测准确性。

研究小组指出以下内容是对未来的期望：

“为了在医学上不受威胁地使用AI，可以提供医生理解的证据是必不可少的。此外，通过从信息丰富的图像中提取人类可理解的信息，这项研究的结果将有助于选择适合每个人的治疗方法，可以作为预测手术后癌症复发的高准度方法。此外，它有望为实现可以不受威胁用于医疗保健的AI做出贡献，作为解决AI分析基础的一个步骤。”

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