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复旦中山医院联合阿里达摩院用AI检测喉癌、下咽癌转移，准确性远超人类专家
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原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
复旦中山医院与阿里达摩院合作研发的AI模型DeepENE，能够准确检测喉癌和下咽癌的淋巴结转移，其诊断性能显著优于人类专家。该研究成果已发表在《放射学》杂志上，有助于制定个性化治疗方案。
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关键要点
- 复旦中山医院与阿里达摩院合作研发AI模型DeepENE，能够准确检测喉癌和下咽癌的淋巴结转移。
- DeepENE的诊断性能显著优于人类专家，已在《放射学》杂志上发表相关论文。
- 淋巴结转移的检测对于癌症患者的治疗方案选择和预后评估至关重要。
- 研究团队构建了高质量的淋巴结训练数据集，评估了289例喉癌和下咽癌患者的1954枚淋巴结。
- DeepENE采用双流2.5D多尺度深度特征融合技术，能有效区分良性和转移性淋巴结。
- AI模型在外部测试中的AUC分别达到0.96、0.87和0.90，整体表现优于5位医学影像专家。
- DeepENE有助于制定个性化治疗方案，未来将整合进临床工作流程。
- 达摩院在医疗影像AI领域有长期投入，已为全球多个国家提供医疗AI服务。
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