计算机程序在Jeopardy !、国际象棋和围棋中击败了人类。现在，凯斯西储大学(Case Western Reserve University)开发的程序在更严重的问题上已经超越了医生。

该程序在确定在核磁共振图像(MRI)上看到的异常组织是由辐射引起的死脑细胞(称为辐射坏死)还是脑癌已经复发的过程中，其准确性几乎是两位神经放射科医生的两倍。

直接比较是发表在《美国神经放射学杂志》上的可行性研究的一部分。

Case Western Reserve生物医学工程学助理教授兼研究负责人Pallavi Tiwari说：“评估脑肿瘤治疗的最大挑战之一是如何区分放射线和癌症复发的混杂效应。”“在MRI上，它们看起来非常相似。”

但是放射线坏死和癌症复发的治疗方法却大不相同。研究人员说，快速识别可以帮助加快预后，治疗并改善患者预后。

蒂瓦里说，在进一步确认其准确性之后，放射科医生将利用他们的专业知识和计划，消除不必要和昂贵的活检。脑活检目前是唯一的确定性检查，但具有高度侵袭性和高风险性，可导致相当大的发病率和死亡率。

为了开发该程序，研究人员将机器学习算法与射线学结合使用，该术语用于使用计算机算法从图像中提取的特征。工程师，科学家和医师使用来自43位患者的常规后续MRI扫描对计算机进行了培训，以识别可区分脑癌和放射坏死的放射特征。图片全部来自大学医院案例医学中心。

然后，研究小组开发了算法，以找到最有区别的放射学特征，在这种情况下，是仅通过注视图像便无法看到的纹理。

Tiwari说：“从算法上看，放射科医生所观察到的不是肿瘤异质性定量测量和MRI微结构分解中的细微差别，对于肿瘤复发而言更高。”凯斯西储大学医学院。