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用人工智能诊断白血病
2019年12月25日 由 TGS 发表
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人工智能是医学，尤其是诊断学领域的一个热门话题。它可以检测出一种最常见的血癌，急性髓细胞白血病，方法是基于对血液中发现的细胞基因活性进行分析，准确率相当不低。在实践中，这种方法可以支持传统的诊断，并可以加快治疗的开始。DZNE和波恩大学的研究人员在进行过概念研究后，将成果发表在了《iScience》杂志上，他们在论文中这样说道：“我们的目标是在一个具体的例子基础上调查其潜力，为此，我们评估了很多血细胞基因活动数据，我们几乎收集了所有现有的信息数据。”
研究人员专注于基因活动的指纹——转录组。在每个细胞中，根据细胞的自身条件，只有特定的基因会被“激活”，这反映在它们的基因活动概况中。当前的研究中，研究人员分析了从血液样本中提取的、跨越数千个基因的准确数据。转录组保存着有关细胞状况的重要信息，它是切入人工智能的关键所在，研究人员可以通过分析它来训练一个专门的算法。白血病致死率非常高，如果不进行有效的治疗，几周内患者就会死亡，因此，越早发现，生存率就越高。
研究人员向他们的算法输入了部分数据。输入的信息包括样本是否来自于白血病患者。然后，这些算法在转录组中搜索特定疾病的模式。这是一个很大程度上自动化的过程。在此模式识别的基础上，通过算法对进一步的数据进行分析和分类，即便分为带AML和不带AML的样本，算法的成功率比例依然超过了99%。如果投入应用，这种方法可以支持常规诊断并帮助节省成本。原则上，由家庭医生采集血液样本，并送往实验室分析，成本不会高于50欧元。经典的白血病诊断包括多种方法。其中一些项目每轮的成本就达到了几百欧元。不过可惜的是，研究人员还没有制定出一个可行的普及方案，他们只是证明了，这种方法在原则上是可行的。
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