AI检测能预测乳腺癌复发风险 ^{CEFR B2}

一篇发表在 Nature Communications 的论文介绍了一种用于预测乳腺癌复发风险的多模态人工智能检测。该检测将常规临床资料（如肿瘤分期、患者年龄和激素受体状态）与病理切片图像结合，利用自监督预训练方法提升模型在最终预测前的表征学习能力。

研究团队汇集了来自7个国家的15个患者群体数据，并用来自超过3500名患者的数据评估检测性能，采用C指数（C-Index）和风险比（Hazard Ratio）等标准统计指标衡量准确度。结果显示，该AI检测总体上能够区分高风险与低风险患者，并在三阴性和HER2阳性乳腺癌的复发预测上表现良好——这两类癌症目前缺乏可靠的基因组检测。作者还比较了AI与一种广泛使用的基因组检测，发现AI的表现相当或更优。

研究者强调，只有在已完成的随机对照临床试验中进一步验证后，才能将该检测用于指导治疗决策。论文同时披露利益关系：部分作者持有Ataraxis AI的股权；Krzysztof J. Geras为Ataraxis AI的联合创始人兼首席科学官，且纽约大学在该公司有财务和知识产权利益。