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机器学习算法可预测出乳腺癌治疗率(图)

机器学习算法预测乳腺癌治疗率
  据外媒报道,患有同种疾病的不同病人在接受同一种治疗方案时,其获得的疗效也会存在不同,这就给医生留下了一个难题:他们怎样才能知道哪种治疗方法对该名病人最有效呢?如果医生选择了适合该名病人的疗法,那么他就可能重获健康,但如果选择错了,那么,他的健康将可能被彻底摧毁。现在,来自加拿大西方大学的科研人员将可能帮助医生解决这个难题。

  他们开发出了一套机器学习算法--人工智能的其中一个分支--通过基因数据的分析得出最可能的有效治疗方案,并且让该治疗方案变得更加个体化。

  该项研究的负责人Peter Rogan表示,由于人工智能可以查看所有相互之间有影响的基因,所以它是一种非常强大的药物结果预测工具,并称越早使用最具疗效的法案,病人治愈的可能性越大。

  研究人员在本次研究中使用了一套含有40个基因的数据,据悉,这些基因在90%的乳腺癌肿瘤中找到。在接受实验的近350名癌症病人当中,至少都会接受紫杉醇或吉西他滨其中一种化疗药物。之后,他们让系统对数据展开处理并找出药物跟病人基因之间存在的关系。结果显示,同时接受两种药物的治疗率为84%,只接受紫杉醇的为82%,只接受吉西他滨的则在62%到71%之间。

  现在,研究人员打算进一步优化这套算法,他们将为系统输入更多数据,以此提高预测的准确率。

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