導(dǎo)讀:來自倫敦帝國理工學(xué)院和澳大利亞墨爾本大學(xué)的國際研究團隊,剛剛展示了他們打造的一套新型人工智能(AI)系統(tǒng)。與現(xiàn)有的常規(guī)醫(yī)療手段相比,其聲稱能夠更加有效地預(yù)測卵巢癌,從而大幅提升患者的存活率。研究一作Eric Aboagye解釋稱: “盡管學(xué)界已經(jīng)在癌癥治療方面取得了不錯的進展,但晚期卵巢癌患者的長期存活率依然很低”。
來自倫敦帝國理工學(xué)院和澳大利亞墨爾本大學(xué)的國際研究團隊,剛剛展示了他們打造的一套新型人工智能(AI)系統(tǒng)。與現(xiàn)有的常規(guī)醫(yī)療手段相比,其聲稱能夠更加有效地預(yù)測卵巢癌,從而大幅提升患者的存活率。研究一作Eric Aboagye解釋稱: “盡管學(xué)界已經(jīng)在癌癥治療方面取得了不錯的進展,但晚期卵巢癌患者的長期存活率依然很低”。
早期篩查的預(yù)測精準(zhǔn)度,是應(yīng)對這類疾病的最大挑戰(zhàn),目前卵巢癌患者的五年存活率約為40%。通常醫(yī)生會采用包括CT掃描和血液檢查在內(nèi)的多種常規(guī)檢測手段,其中CT掃描醫(yī)生的后續(xù)治療決策,提供了相當(dāng)重要的指導(dǎo)。
這套全新的AI工具,旨在為醫(yī)生們提供更好的診斷指導(dǎo),讓特定患者可以得到最佳的治療。據(jù)悉,研究人員們借助機器學(xué)習(xí)算法,對AI進行了專項訓(xùn)練——分析來自364名女性的10年CT掃描和組織樣本數(shù)據(jù)。
系統(tǒng)會評估腫瘤的四種特征——結(jié)構(gòu)、形狀、大小、以及基因組成——然后為每位患者預(yù)測放射性預(yù)后載體(RPV)的危害等級。RPV評分越高,意味著存活率越低。研究發(fā)現(xiàn),那些得分偏高的受試者,對化療的療效反應(yīng)較差,兩年內(nèi)死于癌癥的可能性有所增加。
總體而言,與傳統(tǒng)診斷方法相比,該系統(tǒng)在預(yù)測患者存活率方面的準(zhǔn)確度,前者的四倍左右。論文合著者Andrea Rockall表示:AI有望改變醫(yī)療保健行業(yè)的運轉(zhuǎn)方式,并改善患者的治療效果,我們的軟件就是一個積極的例子。我們希望它可以作為一種工具,幫助臨床醫(yī)生最好地掌握卵巢癌患者的疾病發(fā)展和治療進程。
當(dāng)然,在大范圍推廣之前,其需要在更大規(guī)模的患者群體中驗證該系統(tǒng)的功效。研究人員稱,其能夠在幾分鐘內(nèi),完成患者的數(shù)據(jù)集分析、并給出RPV評分。