传统上，放射科医生和其他医学专家通过手工标注医学扫描，突出显示特定的关注区域，如肿瘤或其他病变。Peiris表示：“这些标签为训练AI模型提供了指导或监督。这种方法依赖于个体的主观解释，耗时且容易出错，对于寻求治疗的患者来说等待时间过长。”
另一方面，这种新方法几乎不需要时间。Peiris等人通过将其与其他四种技术进行比较来测试他们的算法的有效性。他们的比较包括来自各种模式的公共数据，包括CT和MRI。总体而言，该团队发现，与其他成像评估方法相比，他们的双视图AI模型平均提高了3%。Peiris表示：“我们的算法在半监督学习中取得了突破性的结果，超越了以前的最先进方法。即使在注释有限的情况下，它也表现出了卓越的性能，与依赖大量注释数据的算法不同。”
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