癌症的诊断和预后主要基于两种方法。一是组织病理学家在显微镜下检查癌症组织的外观。另一组是癌症遗传学家，他们分析癌细胞遗传密码的变化。这两种方法对于理解和治疗癌症至关重要，但它们很少同时使用。
 

  计算机视觉算法是一种人工智能，能够识别图像中的一些特征。研究人员使用谷歌开发的——算法对柠檬和太阳镜等日常用品进行分类，并将其用于区分不同类型的癌症和健康组织。

  研究人员发现，这种算法还可以用来预测肿瘤组织图像中脱氧核糖核酸和核糖核酸的变化模式，甚至预测存活时间。
 

  这种算法可以检测167种不同的突变模式和数千种基因活性变化。这些发现详细解释了基因突变如何改变肿瘤细胞和组织的外观。
 

  另一个研究小组也用类似的人工智能算法独立验证了8种癌症的图像。
 

  研究人员称，分子和组织病理学数据的结合提供了更清晰的肿瘤图像。检测与单个肿瘤相关的分子特征、细胞组成和存活率将有助于临床医生根据患者的需要定制合适的治疗方法。