造福人类！机器学习最新妙用！
材料人
2025-07-05 10:22
文章摘要
本文介绍了中国科学院杭州医学研究所和浙江省肿瘤医院程向东研究团队开发的一种基于非增强CT和深度学习技术的胃癌风险评估程序（GRAPE）。该程序旨在解决高发地区胃癌筛查资源有限、患者依从性低以及上消化道内镜筛查检测率不高的问题。研究团队通过两阶段深度学习框架，实现了胃癌的大规模筛查，并在跨中心验证中表现出色，AUC值达到0.927。此外，该程序在临床性能上显著优于传统筛查方法，检出率提升至24.5%，早期胃癌占比达23.2-26.8%。该研究为非增强CT的临床应用提供了新的价值，为高胃癌负担地区提供了可规模化部署的筛查方案。
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者速来电或来函联系。
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
