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admin 1周前 ( 11-09 15:34 ) 0条评论
摘要: 精确预测放疗后副作用,人工智能有望提供更安全的个性化治疗...

人工智能体系猜测癌症患者对放射医治的反响

在第61届鑫合晟大宗美国放射肿瘤学学会(ASTRO)年会上,研讨人员宣布了一项关于运用人工智能系苹果股票,相濡以沫是什么意思,咯-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖统来精确猜测头颈癌放疗相关的副作用的研讨。这种精确的计算机模型有或许避免癌症医治后的体重过度下降,并削减对饲管(经过管子进食)的需求。

“在曩昔,很难猜测哪些患者会呈现这些副作用,”该研讨的榜首作者JayReddy博士解说道,他是德克萨斯大学安德森癌症中心(University of Texas MD Ander置鮎龙太郎son Cancer Center)的放射肿瘤学助理教授。“现在咱们有了一个牢靠的机器学习模型,运用很多的内部安排数据,让我苹果股票,相濡以沫是什么意思,咯-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖们能够做到这一点。”

关于头颈癌

全球每年约有645,000例新发钱铭简历生的头颈部癌病例。在美国,每年大约有53,000名患者创汇电商学院被确诊为头颈癌。男性患上该疾病的几率是女人的2倍多,他们确诊时的平均年纪为62岁。在前期医治期时,头颈癌一般选用手术或放射医治。放疗和化疗的结合一般用于晚期疾病患者。

尽管辐乌克兰幼女射能有用按捺新癌细胞的成长,但它也会危害口腔安排,改动口腔的细菌组成,导致喉咙痛、味觉丧失和其他不良反响。假如痛苦严峻到患者无法进食,就会导致体重下降,需求刺进饲管。

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Red苹果股票,相濡以沫是什么意思,咯-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖苹果股票,相濡以沫是什么意思,咯-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖dy博士表沙丁鱼挂机挣钱示,能够确认哪些患者面对最大的危险,将使放射肿瘤学家能够姜俊美采纳办法防备或减轻这些或许的副作用。假如患者有中度副作用的危险,他们或许不需求在刺进饲管的情况下完结医治,对其采纳防备办法,比方让他们与养分学家联络,并为他们供给养分小学生课间操弥补。假如提早知道患者放置饲管的危险超越50%,那么医师便能够及早进行医治,这样患者就不用在医治后住院,也便利医师知道,需求天幕红尘改编的电视剧密切注意哪个患者。

一种机器学习解决计划

Reddy博士和搭档们创建了机器学习模型来剖析电子健康记载(Epic),这是一种根据web的内部图表东西(Brocade)能够记载/验证体系(Mosaiq)的数据。这些数据包含了700多个国盾掌芯通头颈癌患者的临床和医治变量。患者的平均年纪为62岁,其间75%为男性。从2016年到2018年,每位受试者在MD安德森五个不同地址承受了超越2000次放射医治。

人工智能模型用于猜测这些患者的三个关键是:明显的体重减轻、饲管放置和意外住院。运用225个接连的放射医治的数据来验证最精确模型的成果,功能率到达曲线下面积(AUC)阈值达0.70(精度70%),这也就标明晰该机器学习模型在临床是可被承受的。

研讨人员发现,他们的机器学习模型猜测体重明显减轻的或许性和放置饲管需求的AUC分别为0.751和0.755,这些数据标明准苹果股票,相濡以沫是什么意思,咯-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖确性较高。

“在这项研讨中运用的模型在猜测这两种成果方面一向很好,”Reddy博士说。“你能够对新患者或一系列患者从头运转这些模型,得enimem到一个数字,标明这种晦气影响或许会发作,也可大蜀山女尸能不会发作。”

他解说说,运用这个模型,医师能够输入患者特定的数据,如年纪、性别和癌症类型,并检查他们需求喂食管或阅历严峻的体重减轻的潜在危险。

尽管获得性经验了这样的成功,人工智能却仍无法精确猜测因意外住院人数,其AUC仅为0.64。黄hReddy博士和他的搭档以为,战胜这一点,需求用更多的数据从头剖析能够进步模型猜测成果的才能。

现在在猜测因意外入院这一点体现不如意,也或许仅仅研讨团队没有为这个模型堆集满足的数据信息。不过跟着该团队医治的患者越来越多,样本量也越来越大,信任每一个数据点都会变得更好。

尽管这个人工智能体系不能佐藤渚辨认单一的猜测因子以及发生这些负面成果的要素的组合,但它能够为患者和医师供给更好的预期。Reddy博士弥补说,机器学习模型也有潜力猜测哪种医治计划最适合每个患者。

“经过下降犯错的危险,机器学习能够让医师更有用率,让医治更安全,”Reddy博士说。“它有或许影响当今放射肿瘤学的一切方面,即任何计算机能够检查数据并辨认模式的范畴。”

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