有望加快脑肿瘤诊断速度。系统学网

团队表示，有望这类检测获得结果往往需2周时间，加速专家则为50%。脑肿

Hetairos还与临床常规诊断同步运行，瘤诊

团队将Hetairos与5名来自国际医学中心的断新资深神经病理学家进行了比较。加上样本制备和数字化过程，闻科并不意味着代表本网站观点或证实其内容的系统学网真实性；如其他媒体、在仅依据组织切片进行诊断的有望210例病例中，传统完整分子检测平均需要12天，加速通常可在24小时至2天内获得分析结果。脑肿

AI系统有望加速脑肿瘤诊断

 

科技日报北京6月10日电 （记者张佳欣）德国海德堡大学、瘤诊在约50%至70%的断新病例中，AI系统的闻科准确率达到68%，

此次研究团队利用来自9606名患者的系统学网1.1万余份数字化组织切片，为后续检测提供方向。网站或个人从本网站转载使用，结果显示，Hetairos并非用于取代分子检测，然而，AI准确率达到84%，须保留本网站注明的“来源”，且在许多地区尚难普及。相关研究10日发表于《自然·癌症》杂志。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，而是作为辅助工具帮助医生加快诊断过程。仅需数分钟即可给出“阅片”结果，对Hetairos进行了训练和验证。请与我们接洽。此时准确率达到87%至88%。

 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，它也能显著缩小可能范围，系统可覆盖世界卫生组织现行中枢神经系统肿瘤分类中的绝大多数类型。即使无法确定最终诊断，Hetairos能够以较高置信度作出判断，即可识别102种中枢神经系统肿瘤分子亚型，而专家平均准确率为30%；若考虑最可能的前三种诊断结果，仅需12分钟即可在普通计算机上生成结果。

DNA甲基化分析被视为多种脑肿瘤精确分类的“金标准”。对210份肿瘤样本进行分析。仅利用数字化常规染色的组织切片，海德堡大学医院和德国癌症研究中心团队开发出一种名为“Hetairos”的人工智能（AI）系统，而该系统在完成组织切片数字化后，

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