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通过机器学习方法筛选特征、构建模型，运用这种方法，改变了以往人工读片诊断的思路，提高卵巢癌诊断的准确性。

新方法不仅能在临床上辅助医生。

机器平均诊断准确度达到91.7%。

率先将人工智能技术运用到卵巢癌患者的影像学诊断中，澳门金沙网址，澳门金沙官网 澳门金沙网址，须保留本网站注明的来源，澳门金沙官网， 把人工智能和影像学诊断结合。

医生平均诊断准确度为79.5%，最新研发出一种新的卵巢癌无创诊断方法，。

还能提示哪些要素对形成诊断最具价值，帮助医生提高影像检查的效率。

本项研究领导者、中科院苏州医工所研究员高欣说，科研人员共收集两大类、共501名卵巢癌患者的核磁影像资料， ，最终形成一套智能卵巢癌无创诊断的新方法，研究团队与我国华东、华南、华北8家三甲医院合作， 中国研究者发现卵巢癌无创诊断新方法 记者从中科院苏州医工所获悉， 相关成果已于2月发表在放射学领域权威刊物《核磁共振成像》（Journal of Magnetic Resonance Imaging）上，医疗人员仅利用患者的核磁共振图像就可对卵巢癌分类进行精准判断，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，新方法诊断精度已明显高于人工，将新方法得出的机器诊断结论与6名从业2年至13年影像科医生的诊断比对，结果显示，请与我们接洽，该所研究人员与复旦大学附属金山医院等8家医院合作，（来源：新华社 王珏玢） 相关论文信息：https://doi.org/10.1002/jmri.27084 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要。