全球今热点:人工智能预测未来胰腺癌
根据哈佛医学院和哥本哈根大学的研究人员与VA合作开展的一项新研究,人工智能工具仅使用患者的病历就可以在
(资料图)
根据哈佛医学院和哥本哈根大学的研究人员与 VA 合作开展的一项新研究,人工智能工具仅使用患者的病历就可以在诊断前长达三年成功识别出胰腺癌风险最高的人Boston Healthcare System、Dana-Farber 癌症研究所和哈佛大学 TH Chan 公共卫生学院。
该研究结果于 5 月 8 日发表在《自然医学》杂志上,表明基于 AI 的人群筛查对于发现该疾病风险较高的人群可能很有价值,并且可以加快对经常在治疗效果较差的晚期发现的疾病进行诊断研究人员说,结果令人沮丧。胰腺癌是世界上最致命的癌症之一,其亡人数预计还会增加。
目前,还没有基于人群的工具来广泛筛查胰腺癌。那些有家族病史和某些易患胰腺癌的基因突变的人会以有针对性的方式进行筛查。但研究人员表示,这种有针对性的筛查可能会漏掉不属于这些类别的其他病例。
“临床医生每天面临的最重要的决定之一是谁处于疾病的高风险中,谁会从进一步的测试中受益,这也可能意味着更具侵入性和更昂贵的程序会带来自己的风险,”研究合作者说- 高级研究员 Chris Sander,HMS 布拉瓦尼克研究所系统生物学系教员。“一种人工智能工具可以将那些胰腺癌风险最高的人归零,这些人将从进一步的测试中获益最多,这可能会对改善临床决策大有帮助。”
Sander 补充说,大规模应用这种方法可以加快胰腺癌的检测速度,导致早期治疗,改善结果并延长患者的寿命。
“许多类型的癌症,尤其是那些难以早期识别和治疗的癌症,对患者、家庭和整个医疗保健系统造成了不成比例的伤害,”研究联合高级研究员、疾病系统生物学教授兼研究主任 Søren Brunak 说。在哥本哈根大学的诺和诺德基金会蛋白质研究中心。“基于 AI 的筛查是改变胰腺癌发展轨迹的机会,胰腺癌是一种众所周知难以早期诊断和在成功机会最高时及时治疗的侵袭性疾病。”
在这项新研究中,AI 算法在两个独立的数据集上进行了训练,数据集总计来自丹麦和美国的 900 万条患者记录。研究人员“要求”人工智能模型根据记录中包含的数据寻找线索。根据疾病代码及其发生时间的组合,该模型能够预测哪些患者将来可能患上胰腺癌。值得注意的是,许多症状和疾病代码与胰腺没有直接关系或源于胰腺。
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