人工智能追踪白血病

人工智能可以检测到最常见的血液癌症 - 急性髓性白血病（AML）的一种 - 高可靠性。德国神经退行性疾病（DZNE）和波恩大学的研究人员现在在概念证明研究中显示了这一点。它们的方法是基于对血液中发现细胞的基因活性的分析。在实践中使用，这种方法可以支持常规诊断并可能加速治疗的开始。研究结果已在期刊上发表荒谬。

人工智能是一种讨论的医学主题，特别是在诊断领域。“我们旨在根据具体示例的基础上调查潜力，”霍恩大学石灰研究所的Dzne和免疫调整部的研究小组领导者Joachim Schultze教授。“因为这需要大量数据，我们评估了关于血细胞的基因活性的数据。在这个话题上进行了许多研究，结果通过数据库获得了结果。因此，我们几乎有一个巨大的数据池。我们已经收集了很多目前可用的一切。“

基因活动的指纹

舒尔泽和他的同事专注于“转录组”，这是一种基因活动的一种指纹。在每个细胞中，根据其状况，只有某些细胞基因实际上是“接通”，其反映在他们的基因活动的谱中。究竟是从细胞中衍生的这样的数据血液样本在目前的研究中分析了许多基因的跨越了数千个基因。“转录体持有关于细胞状况的重要信息。但是，经典诊断基于不同的数据。因此，我们希望了解转录组的分析可以使用人工智能来实现的，即可以说培训算法，”Schultze说，谁是Bonn的“免疫抑制”卓越集群成员。“从长远来看，我们打算将这种方法应用于进一步的主题，特别是在痴呆领域。”

目前的研究专注于AML。没有足够的治疗，这种形式的白血病在几周内导致死亡。AML与病理改变的骨髓细胞的增殖有关，其最终可以进入血液。最终，健康的细胞和肿瘤细胞都漂移在血液中。所有这些细胞表现出典型的基因活性模式，全部考虑在分析中。来自超过12,000个血液样本的数据来自105个不同的研究 - 考虑到了：在AML上的转移日期最大的数据集。大约4,100种来自被诊断患有AML的个体的血液样本，其余的血液样本已经从其他疾病或健康个体中取出个体。

击中率高

科学家们将他们的算法部分提供了此数据集。输入包括关于样本是否来自AML患者的信息。“该算法然后搜索了特定疾病特异性模式的转录组。这是一个很大程度上的自动化过程。它被称为机器学习，”Schultze说。基于该模式识别，通过算法分析和分类了进一步的数据，即，分为AML和AML的样本。“当然，我们知道在原始数据中列出的分类，但软件没有。然后我们检查了命中率。一些应用方法，它高于99％。事实上，我们测试了各种方法reptoire机器学习和人工智能。实际上有一种算法特别好，但其他算法靠近。“

在实践中的应用？

舒尔泽表示，这种方法可以支持传统诊断并帮助节省成本。“原则上，家庭医生采取的血液样本并送到实验室进行分析就足够了。我猜成本低于50欧元。”古典AML诊断包括各种方法。舒尔泽指出，其中一些花费了几百欧元。“然而，我们尚未开发一个可行的测试。我们只表明该方法原则上的工作原理。所以我们为开发考试奠定了基础。”

Schultze强调，AML的诊断将继续在未来需要专门的医生。“目的是将专家提供一个支持他们在诊断中的工具。此外，许多患者通过真正的奥德赛，直到他们最终有专家并获得诊断。”因为在早期阶段，AML的症状可以类似于寒冷的症状。然而，AML是一种危及生命的疾病，应该尽可能快地处理。“与A.血液测试，因为在我们的研究的基础上，它可以想到家庭医生已经澄清了AML的怀疑。当证实怀疑时，患者称为专家。可能，诊断比现在早期发生，治疗可以早先开始。“

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