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專家略談|人工智慧技術與臨床預測模型
2023-09-25 10:00 作者:湯燦 來源:美國克利夫蘭診所 VIEW:
近期發表在《柳葉刀》(The Lancet)子刊《eBiomedicine》和《柳葉刀-數字健康》(The Lancet-Digital Health)的兩項獨立研究,分別著眼於:基於深度學習的腫瘤浸潤淋巴細胞(TILs,可作為治療癌症的藥物靶標)評分系統,在黑色素瘤(一種皮膚癌症)不同時期的預後意義;以及將人工智慧技術作為獨立讀取器,用於乳房X光檢查工作流程的價值。
數字化生物標誌物檢測,能夠幫助臨床醫生在癌症治療中做出明智和個性化的決策。人工智慧技術將提高診斷準確性,病理技術人員的日常任務將發生重大變化。到2030年,人工智慧技術將在病理實驗室中得到常規且有效的使用;屆時,人們將能夠進一步瞭解細胞在癌症發展過程中是如何出錯的,並找到診斷和治療癌症患者的新方法。據有關專家預測,一門精準醫學——數字腫瘤學正在崛起。
臨床預測模型的本質是一種分類方法。通過這種方法,可以對很多東西進行分類,比如,生和死、有病和沒病、腫瘤和非腫瘤、復發和不復發等等。既然是一種方法,那肯定就有準確和不準確,看名字也能知道,這只是一種預測,或者叫作「猜測」(有根據的猜測)。在談論臨床預測模型時,可能是偏向於人工智能技術的機器學習多一點的;畢竟用到的很多方法,都是來自於機器學習領域。
人工智慧技術在臨床預測模型方面取得了顯著的成果。通過機器學習和深度學習等技術,人工智慧技術能夠從海量的醫療數據中提取特徵並進行疾病診斷;這一技術在當今人工智慧時代的快速發展使醫療行業實現了許多前所未有的突破,為醫生和患者提供了更加精確、高效、個性化的醫療服務。
文/湯燦(作者單位:美國克利夫蘭診所)
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