新华社圣彼得堡3月7日电（记者陈畅）俄罗斯研究机构近日训练出一种能够快速识别计算机断层扫描（CT）影像的人工智能，可以协助医生诊断早期乳腺癌。

据塔斯社报道，俄罗斯圣彼得堡国立电子技术大学与阿尔马佐夫国家医学研究中心共同开发了一款医疗诊断辅助软件系统，其核心是神经网络这种人工智能技术。经过训练的神经网络能够自动处理上传至服务器的患者CT影像，标记出具有肿瘤特征的区域。标记后的影像会被发送给医生，由医生作出最终诊断。

研究人员表示，过去解读一张CT影像通常需要一天，而这项技术的影像分析过程仅需几分钟，还可将临床误诊的概率降低约20%。

研究人员援引俄罗斯卫生部国家放射医学研究中心的数据表示，俄罗斯每年有4000至7000人因乳腺癌死亡，较高的死亡率与疾病发现较晚相关。因此，这项新技术有望帮助降低乳腺癌死亡率。（完）

新华社圣彼得堡3月7日电（记者陈畅）俄罗斯研究机构近日训练出一种能够快速识别计算机断层扫描（CT）影像的人工智能，可以协助医生诊断早期乳腺癌。

据塔斯社报道，俄罗斯圣彼得堡国立电子技术大学与阿尔马佐夫国家医学研究中心共同开发了一款医疗诊断辅助软件系统，其核心是神经网络这种人工智能技术。经过训练的神经网络能够自动处理上传至服务器的患者CT影像，标记出具有肿瘤特征的区域。标记后的影像会被发送给医生，由医生作出最终诊断。

研究人员表示，过去解读一张CT影像通常需要一天，而这项技术的影像分析过程仅需几分钟，还可将临床误诊的概率降低约20%。

研究人员援引俄罗斯卫生部国家放射医学研究中心的数据表示，俄罗斯每年有4000至7000人因乳腺癌死亡，较高的死亡率与疾病发现较晚相关。因此，这项新技术有望帮助降低乳腺癌死亡率。（完）

新华社圣彼得堡3月7日电（记者陈畅）俄罗斯研究机构近日训练出一种能够快速识别计算机断层扫描（CT）影像的人工智能，可以协助医生诊断早期乳腺癌。

据塔斯社报道，俄罗斯圣彼得堡国立电子技术大学与阿尔马佐夫国家医学研究中心共同开发了一款医疗诊断辅助软件系统，其核心是神经网络这种人工智能技术。经过训练的神经网络能够自动处理上传至服务器的患者CT影像，标记出具有肿瘤特征的区域。标记后的影像会被发送给医生，由医生作出最终诊断。

研究人员表示，过去解读一张CT影像通常需要一天，而这项技术的影像分析过程仅需几分钟，还可将临床误诊的概率降低约20%。

研究人员援引俄罗斯卫生部国家放射医学研究中心的数据表示，俄罗斯每年有4000至7000人因乳腺癌死亡，较高的死亡率与疾病发现较晚相关。因此，这项新技术有望帮助降低乳腺癌死亡率。（完）

新华社圣彼得堡3月7日电（记者陈畅）俄罗斯研究机构近日训练出一种能够快速识别计算机断层扫描（CT）影像的人工智能，可以协助医生诊断早期乳腺癌。

据塔斯社报道，俄罗斯圣彼得堡国立电子技术大学与阿尔马佐夫国家医学研究中心共同开发了一款医疗诊断辅助软件系统，其核心是神经网络这种人工智能技术。经过训练的神经网络能够自动处理上传至服务器的患者CT影像，标记出具有肿瘤特征的区域。标记后的影像会被发送给医生，由医生作出最终诊断。

研究人员表示，过去解读一张CT影像通常需要一天，而这项技术的影像分析过程仅需几分钟，还可将临床误诊的概率降低约20%。

研究人员援引俄罗斯卫生部国家放射医学研究中心的数据表示，俄罗斯每年有4000至7000人因乳腺癌死亡，较高的死亡率与疾病发现较晚相关。因此，这项新技术有望帮助降低乳腺癌死亡率。（完）

新华社圣彼得堡3月7日电（记者陈畅）俄罗斯研究机构近日训练出一种能够快速识别计算机断层扫描（CT）影像的人工智能，可以协助医生诊断早期乳腺癌。

据塔斯社报道，俄罗斯圣彼得堡国立电子技术大学与阿尔马佐夫国家医学研究中心共同开发了一款医疗诊断辅助软件系统，其核心是神经网络这种人工智能技术。经过训练的神经网络能够自动处理上传至服务器的患者CT影像，标记出具有肿瘤特征的区域。标记后的影像会被发送给医生，由医生作出最终诊断。

研究人员表示，过去解读一张CT影像通常需要一天，而这项技术的影像分析过程仅需几分钟，还可将临床误诊的概率降低约20%。

研究人员援引俄罗斯卫生部国家放射医学研究中心的数据表示，俄罗斯每年有4000至7000人因乳腺癌死亡，较高的死亡率与疾病发现较晚相关。因此，这项新技术有望帮助降低乳腺癌死亡率。（完）