日本时事通讯社报道，一组日本研究人员宣布，他们开发了一种深度学习模型，可以从脂肪肝图像中预测癌症发病风险。

由东京大学(University of Tokyo)领导的研究小组利用从46名在活检后7年内患肝癌的人和639名未患肝癌的人身上收集的脂肪肝组织的一些数字图像，创建了这个模型。

为了人工智能(AI)应用项目，研究人员从全国9家医疗机构接受活体组织检查的2432名患者中收集了这些图像。

研究人员说，该模型已经证明，它预测癌症发病风险的准确率为82.3%，而基于活组织检查的人工分析的准确率为78.2%。

他们还发现，尽管脂肪肝进展，但人工智能将细胞发育不良和脂肪沉积减少判断为癌症危险因素，并预测轻度纤维化发展为癌症的可能性很高。

该小组成员、该大学医学研究生院副教授Ryosuke Tateishi说:“也有可能创建深度学习模型，通过胃和肠粘膜活检收集的图像来预测癌症的发展。”

该团队的研究论文已发表在美国专业医学杂志《肝脏学杂志》的网络版上。——马来西亚