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團隊創建了一個集成式深度學習模型，能夠整合利用其他各種不同模型來提高診斷的準確性并減少誤差，然后利用公開的數據庫，包含癌癥組織病理學數據庫（BCHD）儲存的惡性和良性乳腺組織的圖像，對這些模型進行訓練。
團隊表示，他們新開發的AI系統會查看高分辨率圖像，并從歷史數據中學習如何識別癌癥并進行診斷。該系統在活檢中幾乎不會錯過一個腫瘤，在連續診斷多人后也能保持穩定性能，不會因疲勞而影響準確性。理想情況下，該系統不僅能幫醫生更快、更準確地識別患者，而且有助于催生新的AI模型，用于診斷那些缺乏患者數據的罕見癌癥。
今年初，該團隊曾推出一款能更快、更準確地診斷出前列腺癌的AI工具。他們希望在這些系統的基礎上，創建出一個更大的系統，讓醫生能借助這些創新的AI技術診斷出一系列癌癥。研究人員表示，新工具將“重新定義數字病理學”。
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