中國研究AI分類白血病準確率96.5%

【明報專訊】西安交通大學第一附屬醫院血液內科主任醫師劉華勝團隊，近日於《美國醫學會-腫瘤學》（JAMA Oncology）在線發表〈新興人工智能（AI）技術在急性髓系白血病（AML）風險評估與管理中的新進展〉論文，顯示引入相關AI框架，能實現96.5%的白血病分類準確率。

AML是一種具有高度異質性的惡性血液腫瘤，其複雜的基因變異使個體化治療成為國際研究熱點。前述論文指出，機器學習與深度學習算法通過了整合臨牀、細胞遺傳學及分子數據，顯著提高了AML預後（醫學術語，指預測未來事件的風險）預測的準確性。

新方法保私隱 揭預測依據

針對醫療數據私隱與模型泛化能力不足的問題，團隊引入機器學習技術的「聯邦學習」與可解釋AI框架。研究顯示，該方法在保護患者私隱的同時，仍能實現96.5%的白血病分類準確率，並通過可解釋性算法揭示模型預測依據，增強了臨牀醫生對AI決策的信任。

研究也提出了AI倫理審查流程，AI的角色應是專注於數據組織和模式識別，而治療決策仍需由醫生主導。