歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
11 月 14 日消息，美國研究人員開發出一種名為 FastGlioma 的人工智能模型，能夠在短短 10 秒內準確識別腦瘤手術后殘留的腫瘤組織。這一突破性的技術有望顯著提高腦瘤手術的成功率，減少術后并發癥。
據了解，傳統的腦瘤手術中，由于正常腦組織和腫瘤組織的界限非常模糊，外科醫生難以完全切除腫瘤。殘留的腫瘤組織可能會導致一系列并發癥，包括癲癇、感染、頭痛、認知功能障礙和運動功能障礙。雖然磁共振成像（MRI）和熒光造影劑可以幫助定位殘留腫瘤，但這些方法并不總是適用于所有類型的腫瘤，且在手術過程中不一定可行。
密歇根大學和加州大學舊金山分校的研究人員開發了一種名為 FastGlioma 的 AI 模型，該模型通過對超過 11000 個手術樣本和 400 萬個獨特的顯微圖像進行預訓練，能夠以 92% 的準確率在 100 秒內檢測出全分辨率圖像中的腫瘤浸潤。當使用低分辨率圖像時，FastGlioma 可以以 90% 的準確率在 10 秒內實現檢測。
這項技術有潛力顯著改善患者的術后生活質量，并減少后續昂貴的矯正手術的需要。未來，研究人員計劃將 FastGlioma 模型擴展到其他類型的癌癥，如肺癌、前列腺癌、乳腺癌和頭頸癌，以提高這些癌癥的診斷和治療效果。
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