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?AI預測腦腫瘤患者的惡性腫瘤和生存

2022-08-25 13:03:01 編輯:閻芬春 來源:
導讀 根據(jù)發(fā)表在npj Digital Medicine上的新研究,可以訓練AI模型來預測腦膜瘤患者的預后。該研究的作者甚至開發(fā)了免費的智能手機應用程序,以...

根據(jù)發(fā)表在npj Digital Medicine上的新研究,可以訓練AI模型來預測腦膜瘤患者的預后。該研究的作者甚至開發(fā)了免費的智能手機應用程序,以便其他人可以探索他們的工作。

“腦膜瘤是最常見的原發(fā)性中樞神經(jīng)系統(tǒng)(CNS)腫瘤,每100,000人中發(fā)病率8.14,”主要作者,加拿大蒙特利爾麥吉爾大學的Jeremy T. Moreau和同事寫道。他們通常會在生命的后幾十年出現(xiàn)逐漸發(fā)作的癥狀,并且相對于其他中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤通常具有良好的預后。但是,侵略性和結果都有很大的差異。”

這種可,Moreau等。解釋,可以使表征腦膜瘤特別具有挑戰(zhàn)性。這就是AI(或更具體地說,是機器學習)輸入方程式的地方。該研究小組使用了來自62,000多名腦膜瘤患者的數(shù)據(jù)來開發(fā)其AI模型,并指出他們能夠以相當高的準確性預測患者的預后。

作者寫道:“我們報告了腦膜瘤惡性腫瘤和相關生存的預測模型的開發(fā)和驗證。” “基于年齡,性別和腫瘤大小等非常有限的臨床變量集,我們的模型顯示出能夠預測個別患者預后的能力。”

但是,該團隊補充說,在這一領域仍然需要更多的研究。他們希望幫助進行這項研究的一種方式是開發(fā)一種開源智能手機應用程序,該應用程序可以幫助感興趣的各方與已完成的算法進行交互。

Moreau在一份準備好的聲明中說:“我們已經(jīng)收到有關如何使用該應用程序以探索不同的臨床因素如何影響惡性腫瘤和存活率的重要反饋。” “我們認為,它為進一步提高機器學習模型的可翻譯性和透明度提供了一個獨特的切入點,由于所需的時間和編程知識,普通臨床醫(yī)生經(jīng)常無法評估這些切入點。”


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