破解醫(yī)療之難,AI模型可預測癌癥原發(fā)灶位點
文/陳根
根據(jù)《自然·醫(yī)學》雜志7日發(fā)表的一篇論文,美國麻省理工學院和達納-法伯癌癥研究所的研究人員開發(fā)了一種新方法,使識別一些神秘癌癥的原發(fā)灶位置變得更容易。
研究人員利用近3萬名22種已知癌癥的患者數(shù)據(jù)來訓練機器學習模型,它可分析大約400個基因序列,這些基因經(jīng)常在癌癥中發(fā)生突變。然后,研究人員使用這些信息來預測給定的腫瘤在體內(nèi)的起源位置。
他們在約7000個腫瘤上測試了新模型OncoNPC,這些腫瘤以前從未見過,但其起源已知。該模型能以80%的準確率預測它們的起源。對于占總數(shù)約65%的具有高置信度預測的腫瘤,其準確率達到約95%。
預測癌癥原發(fā)灶位點對于AI而言是一件非常簡單的事,背后的核心就是基于模型的數(shù)據(jù)推演。而基于AI+醫(yī)療模型,或者說基于GPT醫(yī)生,結合基因檢測技術,不僅能預測癌癥的原發(fā)灶位點,甚至可以精準的預測疾病的演變時間。
基于GPT醫(yī)療,我們可以實現(xiàn)治未病的設想。尤其是GPT醫(yī)療與可穿戴設備的結合,是實現(xiàn)精準醫(yī)療的關鍵。不僅可以實現(xiàn)精準的健康管理,并且對于可能潛在的疾病都能建立精準的、直觀可視化的預測模型。
原文標題 : 陳根:破解醫(yī)療之難,AI模型可預測癌癥原發(fā)灶位點

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