據(jù)新華社香港9月6日電香港中文大學6日宣布,，該校研究團隊利用人工智能影像識別技術判讀肺癌及乳腺癌的醫(yī)學影像，準確率分別達91%及99%,，識別過程只需30秒至10分鐘,。研究人員稱，此項技術可大幅提升臨床診斷效率,，并降低誤診率,。

據(jù)介紹，該團隊采用深度學習技術判讀CT掃描圖像,，通過深層神經(jīng)網(wǎng)絡自動檢測識別出可能出現(xiàn)肺小結節(jié)的位置,，耗時30秒，準確率高達91%,。

對于乳腺癌的檢測,，王平安表示,，團隊開發(fā)的一種新型的深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，分階段處理乳腺癌的切片圖像,。首先,，使用改良版的全卷積網(wǎng)絡（一種對圖像進行較粗略但保持高靈敏度的快速預測模型），重構出更為精密準確的預測結果,，然后定位并挑選出含有淋巴結轉移的圖像,。對比資深病理醫(yī)生人工檢測結果，該項自動化檢測的準確度高出2%,，達到98.75%,，耗時只需5至10分鐘。

據(jù)悉,，該團隊于5年前展開相關實驗。王平安表示,，期望在未來的1至2年,，這項自動化監(jiān)測技術能在香港醫(yī)療界廣泛應用。

據(jù)新華社香港9月6日電香港中文大學6日宣布,，該校研究團隊利用人工智能影像識別技術判讀肺癌及乳腺癌的醫(yī)學影像,，準確率分別達91%及99%，識別過程只需30秒至10分鐘,。研究人員稱,，此項技術可大幅提升臨床診斷效率，并降低誤診率,。

據(jù)介紹,，該團隊采用深度學習技術判讀CT掃描圖像,，通過深層神經(jīng)網(wǎng)絡自動檢測識別出可能出現(xiàn)肺小結節(jié)的位置,，耗時30秒，準確率高達91%,。

對于乳腺癌的檢測,，王平安表示，團隊開發(fā)的一種新型的深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,，分階段處理乳腺癌的切片圖像,。首先，使用改良版的全卷積網(wǎng)絡（一種對圖像進行較粗略但保持高靈敏度的快速預測模型）,，重構出更為精密準確的預測結果,，然后定位并挑選出含有淋巴結轉移的圖像。對比資深病理醫(yī)生人工檢測結果,，該項自動化檢測的準確度高出2%,，達到98.75%,，耗時只需5至10分鐘。

據(jù)悉,，該團隊于5年前展開相關實驗,。王平安表示，期望在未來的1至2年,，這項自動化監(jiān)測技術能在香港醫(yī)療界廣泛應用,。