美国麻省总医院（MGH）的研究人员开发出一种AI系统，可以快速诊断和分类脑出血，并根据相对较小的图像数据集提供决策依据。研究人员表示，该系统可以为患者提供快速、正确的治疗方法，有望成为医院急诊部门评估中风病人病况的不可或缺工具。相关研究成果已发表于学术期刊《自然-生物医学工程》。 

　　在医学领域，收集高质量的大数据尤为困难。为了确保数据的一致性，让多个专家对数据集进行标记是至关重要的。这个过程非常昂贵和耗时。为了训练他们的系统，MGH团队从904次头部CT扫描开始，每一次扫描大约包含40幅图像，由5名MGH神经放射学家组成的团队对这些图像进行标记，以确定它们是否描述了5种出血亚型中的一种，这取决于它们在大脑中的位置，还是没有出血。为了提高该深度学习系统的准确性，研究团队模拟放射学家分析图像的方式，构建了一些步骤。其中包括调整对比度和亮度等因素，以揭示细微差别，以及滚动相邻的CT扫描切片，以确定出现在单个图像上的东西是反映了真实问题还是毫无意义的人为产物。 

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