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計(jì)算機(jī)對器官分析預(yù)測患者死亡率

2017-06-11
關(guān)鍵詞: 計(jì)算機(jī) 死亡率 器官

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  使用計(jì)算機(jī)分析患者器官的CT圖像,,研究人員能夠預(yù)測他們的5年死亡率,準(zhǔn)確率高達(dá)70%,。這是發(fā)表在《科學(xué)報(bào)告》雜志上的一項(xiàng)最新研究成果,。

  該研究報(bào)告的作者,,澳大利亞阿得雷德大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院的Luke Oakden Rayner博士及其同事相信,他們的研究結(jié)果能夠推動精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域向前發(fā)展,。

  美國國家衛(wèi)生研究院(NIH)將精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)定義為“一種將每個人的基因,、環(huán)境與生活方式等個體差異考慮在內(nèi)的疾病預(yù)防與治療的新興方法”。

  正如該研究作者所指出的,,精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)有賴于生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn),,它是疾病風(fēng)險(xiǎn)、治療反應(yīng)或疾病預(yù)后的精確指標(biāo),。他們認(rèn)為放射學(xué)在這一領(lǐng)域起著重要作用,。

  在他們的研究中,,Oakden Rayner博士及其同事開始探討他們是否能教會計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”來自計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)的相關(guān)信息,用來預(yù)測患者的5年死亡率,。

  首先,,研究小組收集了七種不同組織的15,000幅CT圖像——包括心肺組織,這些圖像均來自60歲及以上的患者,。使用Logistic回歸技術(shù),,研究人員確定了一些與5年死亡率相關(guān)的圖像特征。

  然后,,研究團(tuán)隊(duì)將數(shù)據(jù)與“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)結(jié)合起來,。Oakden Rayner博士解釋說,這是一種計(jì)算機(jī)可以“學(xué)習(xí)如何理解與分析圖像”的方法,。

  他補(bǔ)充道:“自動化系統(tǒng)并不專注于診斷疾病,,而是以一種醫(yī)生沒有被訓(xùn)練過的方式,即通過將大量數(shù)據(jù)合并和檢出細(xì)微模式來預(yù)測臨床預(yù)后,?!?/p>

  接下來,研究人員用計(jì)算機(jī)對48名60歲以上患者的胸部CT圖像進(jìn)行分析,。他們發(fā)現(xiàn),,與醫(yī)療保健專業(yè)人員做出的死亡率預(yù)測相比,計(jì)算機(jī)預(yù)測他們5年死亡率的準(zhǔn)確率高達(dá)69%,。

  與此同時,,研究人員說道,他們的研究可以證明,,CT圖像和計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)可能會導(dǎo)致精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的重大進(jìn)展,。


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