欧洲生物信息学研究所、Vikansange研究所和其他机构的研究人员及其合作伙伴开发了一种人工智能算法，利用计算机视觉分析癌症患者的组织样本。据出国看病服务机构携康国际了解，他们已经证明，该算法可以区分健康和癌症组织，还可以识别超过160 DNA和数千个RNA模式在肿瘤中。最近发表在"自然癌症"杂志上的这篇论文突出了人工智能在改善癌症诊断、预后和治疗方面的潜力。 　　癌症的诊断和预后主要基于两种方法。一种是组织病理学家在显微镜下检查肿瘤组织的外观;另一组是分析癌细胞遗传密码变化的癌症遗传学家。这两种方法对理解和治疗癌症至关重要，但很少同时使用。
　　临床医生一直在使用显微切片来诊断癌症。随着计算机视觉技术的发展，我们可以对这些幻灯片的数字图像进行分析，以了解在分子水平上发生了什么。尤福说，他是欧洲生物信息学研究所的博士后研究员。
　　计算机视觉算法是一种人工智能，可以识别图像中的某些特征。研究人员使用谷歌开发的算法--最初用于对柠檬和太阳镜等日常物品进行分类--来区分不同类型的癌症和健康组织。他们发现，该算法也可以用来预测肿瘤组织图像中DNA和RNA的模式，甚至可以预测存活时间。
　　总的来说，他们的算法可以检测到167个不同的突变模式和成千上万的基因活性变化。这些发现详细说明了基因突变如何改变肿瘤细胞和组织的外观。
　　另一个研究小组使用类似的人工智能算法独立验证了八种癌症的图像。这篇论文发表在同一期"自然癌症"杂志上。
　　研究人员说，分子和组织病理学数据的结合提供了更清晰的肿瘤图像。检测单个肿瘤的分子特征、细胞组成和存活率，将有助于临床医生根据患者的需要定制适当的治疗方法。