机器学习模型可识别乳房病变风险
美国研究人员近日在《放射学》杂志线上版发表文章称，他们开发出一种机器学习工具，可以确定哪些高危乳房病變可能会变成癌症，从而帮助医生作出正确的治疗决策，减少不必要的手术。
这一模型不仅能够分析患者年龄、病变组织学等传统的风险因素，还会分析一些独特因素，如活检病理报告文本中出现的单词。经过培训，该机器学习模型对335个病例进行了分析测试，正确地预测了38个会转变为癌症的病变中的37个，准确率达97%。研究人员称，使用该模型将有助于避免近三分之一的良性手术。
研究人员表示，新研究只是一个“概念验证”，表明机器学习技术在临床诊断过程中大有用武之地。而他们的目标是在临床中应用这种工具，帮助医生对患者进行监测，作出更明智的治疗决策。
(摘自《科技日报》), 百拇医药
这一模型不仅能够分析患者年龄、病变组织学等传统的风险因素，还会分析一些独特因素，如活检病理报告文本中出现的单词。经过培训，该机器学习模型对335个病例进行了分析测试，正确地预测了38个会转变为癌症的病变中的37个，准确率达97%。研究人员称，使用该模型将有助于避免近三分之一的良性手术。
研究人员表示，新研究只是一个“概念验证”，表明机器学习技术在临床诊断过程中大有用武之地。而他们的目标是在临床中应用这种工具，帮助医生对患者进行监测，作出更明智的治疗决策。
(摘自《科技日报》), 百拇医药