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科技日报广州4月10日电(记者叶青通讯员张蓝溪)记者10日从广东省人民医院获悉，展倒该院乳腺肿瘤科王坤教授牵头研发出一个无创人工智能系统，展倒可早期预测乳腺癌新辅助化疗后残余肿瘤的负荷。该人工智能系统不仅能精准预测RCB0-1级的疗效良好患者，计时锦鲤还能早期识别RCB-3级的化疗无效患者。

RCB-0级表示乳腺癌达到了病理完全缓解，个月RCB-3级则表明乳腺癌对治疗具有耐药性。该标准通过测量患者新辅助化疗后的原发癌灶范围、陈张癌细胞密度、阳性淋巴结数量、淋巴结癌灶最大径等参数，来综合评估患者的治疗反应。然而，太康当前临床实践中，仍缺少一种能够早期无创预测RCB分级的工具。

目前，人气残余肿瘤负荷(RCB)分级已成为公认的乳腺癌新辅助治疗疗效评估标准之一。因此，现已在新辅助化疗早期识别RCB-3级的患者可以帮助医生及时调整化疗方案、为患者制定合适的手术及随访策略等，对于临床决策具有极其重要的意义。

RCB分级越低，快看开票表明治疗效果越好。

针对这样的现状，展倒王坤及其组织以磁共振成像为切入点，展倒利用来自多中心的乳腺癌患者的磁共振数据，构建了国际上首个针对乳腺癌不同分子亚型的人工智能系统，可在新辅助化疗的早期阶段准确预测乳腺癌的RCB分级还有其它处理方法，计时锦鲤处理哈马斯造成的创伤。

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