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借助AI早筛诊断系统，能够将卵巢癌患者的生存率提升多少

来自伦敦帝国理工学院和澳大利亚墨尔本大学的国际研究团队，刚刚展示了他们打造的一套新型人工智能（AI）系统。

与现有的常规医疗手段相比，其声称能够更加有效地预测卵巢癌，从而大幅提升患者的存活率。

研究一作 Eric Aboagye 解释称：“尽管学界已经在癌症治疗方面取得了不错的进展，但晚期卵巢癌患者的长期存活率依然很低”。

【伦敦帝国理工学院，癌症药理学与分子成像教授 Eric Aboagye】

早期筛查的预测精准度，是应对这类疾病的最大挑战，目前卵巢癌患者的五年存活率约为 40％ 。

通常医生会采用包括 CT 扫描和血液检查在内的多种常规检测手段，其中 CT 扫描医生的后续治疗决策，提供了相当重要的指导。

这套全新的 AI 工具，旨在为医生们提供更好的诊断指导，让特定患者可以得到最佳的治疗。

据悉，研究人员们借助机器学习算法，对 AI 进行了专项训练 —— 分析来自 364 名女性的 10 年 CT 扫描和组织样本数据。

系统会评估肿瘤的四种特征 —— 结构、形状、大小、以及基因组成 —— 然后为每位患者预测放射性预后载体（RPV）的危害等级。

RPV 评分越高，意味着存活率越低。研究发现，那些得分偏高的受试者，对化疗的疗效反应较差，两年内死于癌症的可能性有所增加。

【研究配图 - 1：计算机断层扫描图像】

总体而言，与传统诊断方法相比，该系统在预测患者存活率方面的准确度，前者的四倍左右。论文合著者 Andrea Rockall 表示：

AI 有望改变医疗保健行业的运转方式，并改善患者的治疗效果，我们的软件就是一个积极的例子。

我们希望它可以作为一种工具，帮助临床医生最好地掌握卵巢癌患者的疾病发展和治疗进程。

当然，在大范围推广之前，其需要在更大规模的患者群体中验证该系统的功效。研究人员称，其能够在几分钟内，完成患者的数据集分析、并给出 RPV 评分。

【研究配图 - 2：上皮性卵巢癌的预后和分子表型】

有关这项研究的详情，已经发表在今日出版的《自然·通讯》（Nature Communications）期刊上。原标题为：

《A mathematical-descriptor of tumor-mesoscopic-structure from computed-tomography images annotates prognostic- and molecular-phenotypes of epithelial ovarian cancer》

科学家如何利用人工智能来加速癌症研究

我其实不了解人工智能，很多看法都是猜想，希望能实现。

肿瘤研究中可以借助人工智能的方面：

1、应该很快能实现的部分：检查数据分析。

比如所有的影像检查，现在读片主要靠影像科医生，速度慢，容易误诊、漏诊，如果实现大数据分析，相信超过人眼看片，人脑分析都是分分钟的事情，这部分医生应该是最先失业的。

比如病理检查，首先是看切片，数字化已经实现，后面的分析对于电脑来说就是像素解读，比CT、核磁会更难一些，但一定是可以实现的。

包括免疫组化等，同样是重复劳动结合大数据分析，难度反而相对小。

2、基因检测，对应靶向治疗选择。除了一些天才医生，现在多数医生很难全天候紧跟最新临床实验数据，过时的经验要更新真的比不上数据升级简单，而且，人工智能可以屏蔽掉感情因素，不受病人和家属情绪的干扰，给出最客观的建议。

人类基因组分析，在个体化上必须运用计算机计算，因为数据量远超人脑计算能力。

3、药物筛查。太多的合成药物，找规律，寻找可能的作用位点……这个实际操作场景超出了我的想象空间，感觉上一定有用武之地。

4、放疗设计和计划。现在靠经验，虽然不断更新靶区规划，但是落实到操作，远没有规范化，更谈不上细胞级别的精度，电脑结合影像的数字分辨，可以轻松实现。

而且，机器人可以全程陪伴病人治疗，解决突发问题，不用担心治疗现场的辐射问题。

…………一定还有很多，期待中

愿有癌人都能痊愈！

人工智能如何影响癌症的治疗决策

谎言早查，早治疗是医疗市场的最大谎言。打着关心人们健康实施骗取医保，癌症早期对人没影响无声无息为什么要去惊动它，早期癌症不影响你上班赚钱养家糊口，它的发展周期20年至30年。有些人为了自己一点小利益把别人害人，我们的李咏一点小毛病结果在美国送了一条命，这是多么沉痛的教训。

到此，大家对人工智能早癌的解答时否满意，希望人工智能早癌的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。