기계 학습 모델은 체강 질병을 정확하게 진단합니다

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Carmen Pope, Bpharm에 의해 의학적으로 검토되었습니다. 2025 년 4 월 3 일에 마지막 업데이트.

2025 년 4 월 3 일 목요일-머신 러닝 알고리즘은 3 월 27 일에 온라인으로 출판 된 연구에 따르면, 병리학 자와 비교할 수있는 정확도로 십이지장 생검으로부터 체강 질병을 진단 할 수 있습니다. 체강 질병 진단을 개선합니다. 이 모델은 5 개의 다른 WSI 스캐너와 임상 진단을 특징으로하는 4 개의 병원의 3,383 개의 전체 슬라이드 이미지 (WSI)의 십이지장 생검에 대해 교육을 받았습니다. 이 모델은 다중 인스턴스 학습 패러다임을 사용하여 약하게 감독 된 방식으로 교육을 받았으며, 보이지 않는 644 개의 스캔 세트에서 평가되었습니다. 이 모델의 예측은 4 명의 전문 병리학 자의 독립적 인 진단과 비교되었습니다.

연구원들은이 모델이 정확성, 감도 및 특이성을 가진 독립 데이터 세트에서 Celiac Disease를 95 %를 초과하고 99 %를 초과하는 수신기 작동 특성 곡선의 영역을 진단하여 모델이 병리학자를 잠재적으로 성능 할 수 있음을 나타냅니다. 모델의 예측을 독립 병리학 자의 사람들과 비교하면, 결과는 병리학 자 및 병리학 자 모델 간 관찰자 계약 (> 96 %) 사이에 통계적으로 구별 할 수 없었습니다. "우리는 여러 가지 다른 조건에서 생성 된 데이터 세트에 대해 교육을 받았기 때문에 생검이 다르게 처리되고 다르게 이미지를 만드는 광범위한 설정에서 작동 할 수 있어야한다는 것을 알고 있습니다."

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두 저자는 생명 공학 연구 산업과의 관계를 공개했습니다.

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출처 : Healthday

게시됨 : 2025-04-04 06:00

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