計算癌癥患者的生存率需要大量的測試，臨床醫(yī)生很難判斷預(yù)后。但是一種新開發(fā)的人工智能可以給他們一個很大的幫助。

倫敦帝國理工學院和墨爾本大學的科學家開發(fā)了一款機器學習軟件，該軟件可以預(yù)測卵巢癌患者的預(yù)后，而且比傳統(tǒng)方法的準確率更高。

他們的研究和初步試驗結(jié)果昨天發(fā)表在《自然通訊》雜志上。

研究人員發(fā)現(xiàn)，盡管存在多種治療方案，上皮性卵巢癌的生存率約為35% - 40%。英國每年大約有6000個新病例出現(xiàn)。

但開發(fā)一種針對患者的個性化治療方法至關(guān)重要，而且越早越好。

放射預(yù)測載體

研究人員開發(fā)了一個“放射預(yù)測載體”（RPV）的一個軟件，看著四個腫瘤的生物學特性包括結(jié)構(gòu)、形狀、大小和基因組成的CT掃描，變成了四倍準確預(yù)測結(jié)果與傳統(tǒng)方法相比，在最初的試驗檢查樣本364名女性。

RPV還“可靠地識別”了通常只有兩年壽命的5%的患者。通過早期發(fā)現(xiàn)，可以改善預(yù)后，優(yōu)化治療方案。

醫(yī)療保健

“人工智能有可能改變醫(yī)療服務(wù)的提供方式，并改善患者的預(yù)后，”該研究報告的合著者、英國帝國理工學院（Imperial College healthcare NHS Trust）國民健康保險信托基金（NHS Trust）的放射學家安德烈•羅卡爾（Andrea Rockall）在一份新聞稿中表示。“我們的軟件就是一個例子，我們希望它可以作為一種工具，幫助臨床醫(yī)生更好地管理和治療卵巢癌患者。”

圖文出自：futurism

原文鏈接：https://futurism.com/the-byte/machine-learning-ai-outcome-ovarian-cancer