使用机器学习在血液检测肺癌DNA

一个大型的研究团队隶属于多个机构在美国发现,有可能使用机器学习来检测早期肺癌病人在人类。在他们的论文发表在杂志上自然,描述他们的工作,涉及测试机器学习系统和他们的能力发现循环肿瘤DNA (ctDNA)的血液样本。

肺癌是最致命的癌症之一,和许多其他人一样,越早发现,病人有更好的生存机会。不幸的是,目前唯一的检测方法是通过CT扫描,这不仅是昂贵的,但假阳性较高利率。出于这个原因,ob欧宝直播nba医学研究人员一直在研究开发的可能性吗血液测试能够检测肺癌处于早期阶段。这样的血液测试需要扫描的血液样本的人类实验室技术人员ctDNA-a令人望而生畏的前景。因此,有了这个新的工作,研究者向机器learning-prior研究表明它是有用的在识别早期乳腺癌和其他癌症。

在他们的工作中,研究人员训练机器学习模型数据通常与肺癌的一种称为非小细胞肺癌。一旦训练,模型程序提供一个估计的肺癌病人在给定。

在测试过程中,系统发现,63%的为第一阶段肺癌患者的肿瘤和CT扫描一样好,但是可能足以作为初始屏幕的人被认为是在高患肺癌的风险。研究人员指出,目前,许多这样的病人不被屏蔽。如果病人收到了积极的结果,他们将被建议进行更复杂的测试。研究人员进一步指出,这种筛选可能延长每年600至1200人的生命。他们还认为这种方法可以用来测试其他类型的癌症。

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