商业的常识
AI的强大能力，已经不需要过多赘述，现在的AI不仅可以分析文字，检索信息，还可以自己制造内容，作画以及视频创造领域，我们刷一刷短视频就能见证到AI的各种惊奇操作。
但这次小编要向大家介绍的AI将再次震撼全球！
近日美国知名杂志《Nature》（中文名：自然）发表了一篇文章，文章由哈佛医学院、斯坦福大学和布莱根妇女医院等单位共同合作，带来了全新一代的肿瘤诊断AI，它能够在多达19种癌症类型中发挥肿瘤诊断、肿瘤微环境定位，治疗策略引导，生存率预测等多种能力，并且预测准确性要优于过往的AI诊断系统。并且癌症检测的惊人准确率——高达94%。
该人工智能模型通过读取肿瘤组织的数字切片来检测癌细胞，并根据图像上的细胞特征预测肿瘤的分子特征，其准确性优于目前大多数人工智能系统。它可以预测多种癌症类型的患者生存率，并准确定位肿瘤周围组织（也称为肿瘤微环境）中与患者对手术、化疗、放疗和免疫疗法等标准疗法的反应有关的特征。该工具似乎能够产生新的见解，它确定了以前不知道与患者生存有关的特定肿瘤特征。
上千万次的训练！
这次的研究则全部要归功于一个全新的AI模型——CHIEF（临床组织病理学图像评估基础），它的训练过程更为复杂，首先它需要经过1500万张没有经过任何标记的图片训练，随后CHIEF还要接受6万多张全视野组织切片的训练，样本包括肺部、胃部、结肠、大脑、肝脏、胰腺和皮肤肾上腺等19种组织，这一步主要是让CHIEF能够将特定部位的变化与完整组织联系起来，而不仅仅只局限对某一个小区域的了解和预测。
目前CHIEF在癌症检测中的准确率达到了近94%，测试涵盖了15个数据集，其中包含11种癌症类型。在另一个涵盖5个活检数据集的测试中，CHIEF达到了96%的准确率，其中包括食道、胃、结肠和前列腺在内的多种癌症类型检测。当研究人员用数据集之外的手术切除肿瘤切片来测试CHIEF时，模型的准确率超过了90%,
除了癌症检测外，它还具备能够提供针对不同患者个体化的生存期预测，这在临床上具有非常重要的价值。在许多情况下，患者在接受治疗方案时，通常面临着复杂的决策，而CHIEF能够通过数据驱动的方式，为医生提供更为精准的参考。
通过跟踪患者特征，CHIEF帮助识别哪些患者可能对标准癌症疗法反应不佳，从而引导医生在治疗时做出更为恰当的选择。实际上，这一特性可以减少不必要的治疗，节省资源，降低患者的经济负担。
尽管癌症仍然是一个充满挑战的领域，但CHIEF模型的推出，标志着我们在抗击这种疾病的道路上又迈出了关键一步。如今，AI技术在医学领域的应用越来越广泛，虽然技术的进步仍在持续，但能否将这些技术充分运用于临床，将决定我们能否在未来大幅降低癌症的发病率及死亡率。
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