机器学习模型在乳腺癌筛查与抑郁症识别中的应用突破

合作背景

2019年8月，匹兹堡健康数据联盟（PHDA）与某机构旗下云计算平台宣布合作，旨在推动癌症诊断、精准医疗、电子健康记录和医学影像等领域的创新。

乳腺癌风险预测项目

由匹兹堡大学放射学系副教授领导的团队，利用深度学习系统分析乳腺钼靶X线影像，以预测短期乳腺癌患病风险。该团队集合了计算机视觉、深度学习、生物信息学和乳腺癌影像学专家。

研究方法与成果:

• 数据: 收集了来自226名患者的452张匿名正常筛查乳腺X光图像，其中一半患者后来确诊乳腺癌。
• 工具: 利用云计算平台工具进行模型训练和分析。
• 模型: 使用了两种不同的机器学习模型分析图像特征。
• 结果: 发表在《美国医学物理学家协会》杂志的报告显示，两种模型在预测乳腺癌风险方面，其性能持续优于目前主要的影像学生物标志物——乳腺密度。团队模型的性能指标（结合敏感性和特异性）比现有模型提高了33%至35%。

意义与未来方向:
这项初步工作证明了应用深度学习深入解读乳腺X光影像以增强乳腺癌风险评估的可行性和前景。更准确的预测工具有助于指导临床决策，例如确定随访影像检查的频率，从而可能减少不必要的检查、降低患者焦虑并节约成本。未来，团队计划使用更多训练样本和纵向影像数据进一步评估模型，并计划将深度学习与已知临床风险因素相结合。

抑郁症生物标志物识别项目

卡内基梅隆大学计算机科学副教授与匹兹堡大学医学中心临床研究员合作，开发能够自动测量个体行为细微变化（如面部表情和语言使用）的传感技术，这些变化可作为抑郁症的生物标志物。

研究方法:

• 应用场景: 与匹兹堡大学医学中心的胃肠功能紊乱诊所合作，因为此类患者中抑郁症发病率较高。
• 技术: 训练机器学习模型处理数万个多模态样本，包括语言（口语）、声学（韵律）和视觉（面部表情）信息。
• 算力支持: 通过并行使用多个GPU，该云计算服务使研究人员能在几天内完成原本需要数周的模型训练。

项目意义:
快速、客观的抑郁症标志物可以帮助临床医生更有效地进行基线评估、识别可能漏诊的患者，并更准确地衡量患者对干预措施的反应。这项工作有望对数百万患者及其家庭乃至整个医疗系统产生影响。

总结与展望

关于乳腺癌和抑郁症的研究项目仅仅是PHDA与该云计算平台合作所能带来的研究和见解的冰山一角。多个跨学科团队正在从动脉瘤风险、预测癌细胞进展到改进复杂的电子健康记录系统等关键研究课题上取得进展。此次独特的合作为推动全球范围内的患者护理新发现提供了支持。
更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/
对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号（网络安全技术点滴分享）

公众号二维码

公众号二维码