人工智能开发出“癌症生存计算器”,可高度准确评估患者生存机会

知识 2024-03-29 00:02:00 3


影响乳腺癌、人工甲状腺癌和胰腺癌5年生存率的智能症生者生关键因素。图片来源:美国外科医生学会

科技日报记者 张梦然

根据正在举行的开发可高2023年美国外科医生学会临床大会上发表的一项研究,美国西北大学研究人员开发了一种基于人工智能的出癌存计存机工具,用于估计新诊断的算器癌症患者长期生存的机会。

目前,度准估计癌症患者的确评生存率主要取决于他们的癌症分期。研究人员表示,估患除了分期标准之外,人工还有许多其他因素可能会影响患者的智能症生者生生存。

团队使用机器学习方法,开发可高创建了称为“癌症生存计算器”的出癌存计存机原型工具,并在大型数据集上对其进行了测试。算器初步测试估计了乳腺癌、度准甲状腺癌和胰腺癌患者的确评5年生存率。

研究人员此次收集了部分年份诊断出的乳腺癌、甲状腺癌和胰腺癌患者的相关信息。收集到的3/4数据用于训练机器学习算法,以识别诊断特征与患者5年生存率之间的模式,然后依照对生存影响最大的因素进行排序。利用剩余的数据,团队使用统计方法来测试原型估计生存率的准确性。

该团队纳入了259485名乳腺癌患者、76624名甲状腺癌患者和84514名胰腺癌患者的数据。按癌症部位划分,影响患者诊断后5年是否存活的四大因素分别如下:乳腺癌(患者是否接受过癌症手术、患者诊断时的年龄、肿瘤大小以及从诊断到治疗的时间);甲状腺癌(诊断时的年龄、肿瘤大小、治疗时间以及淋巴结受累情况);胰腺癌(癌症手术、癌症的组织学或显微镜分析、肿瘤大小以及诊断时的年龄)。

尽管肿瘤大小等一些预测因素是癌症分期的一部分,但研究结果表明,还有更多因素影响癌症患者在疾病阶段之后的生存。

研究人员报告称,验证测试表明,该计算器对于所有3个癌症部位的生存率估算都“高度准确”。同时,这一“癌症生存计算器”的优势在于数据集更全面,而且使用了新的机器学习数据模型,处理速度更快,风险预测也更准。

总编辑圈点

医生在评估肿瘤患者预后时,常会用到一个词——5年生存率。这是一种统计指标,即某种癌症经过临床综合治疗后患者生存5年以上的概率。当然,任何概率都是相对群体而言,每个个体的情况不尽相同,可能出现奇迹,也可能留下遗憾。此次,研究人员开发了一种AI工具,采纳了更为全面的指标来评估患者的5年生存率。当然,评估患者能活多久应该不是最终目的,若能找到那些影响癌症患者生存期限的关键因素,或许能为更多人延长生命。

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