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人工智能开发出“癌症生存计算器”

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....

根据正在举行的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工具,用于估计新诊断的癌症患者长期生存的机会。

目前,估计癌症患者的生存率主要取决于他们的癌症分期。研究人员表示,除了分期标准之外,还有许多其他因素可能会影响患者的生存。

团队使用机器学习方法,创建了称为“癌症生存计算器”的原型工具,并在大型数据集上对其进行了测试。初步测试估计了乳腺癌、甲状腺癌和胰腺癌患者的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。

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