使用计算机分析患者器官的CT图像,研究人员能够预测他们的5年死亡率,准确率高达70%。这是发表在《科学报告》杂志上的一项最新研究成果。
该研究报告的作者,澳大利亚阿得雷德大学公共卫生学院的Luke Oakden Rayner博士及其同事相信,他们的研究结果能够推动精准医学领域向前发展。
美国国家卫生研究院(NIH)将精准医学定义为“一种将每个人的基因、环境与生活方式等个体差异考虑在内的疾病预防与治疗的新兴方法”。
正如该研究作者所指出的,精准医学有赖于生物标志物的发现,它是疾病风险、治疗反应或疾病预后的精确指标。他们认为放射学在这一领域起着重要作用。
在他们的研究中,Oakden Rayner博士及其同事开始探讨他们是否能教会计算机“学习”来自计算机断层扫描(CT)的相关信息,用来预测患者的5年死亡率。
首先,研究小组收集了七种不同组织的15,000幅CT图像——包括心肺组织,这些图像均来自60岁及以上的患者。使用Logistic回归技术,研究人员确定了一些与5年死亡率相关的图像特征。
然后,研究团队将数据与“深度学习”技术结合起来。Oakden Rayner博士解释说,这是一种计算机可以“学习如何理解与分析图像”的方法。
他补充道:“自动化系统并不专注于诊断疾病,而是以一种医生没有被训练过的方式,即通过将大量数据合并和检出细微模式来预测临床预后。”
接下来,研究人员用计算机对48名60岁以上患者的胸部CT图像进行分析。他们发现,与医疗保健专业人员做出的死亡率预测相比,计算机预测他们5年死亡率的准确率高达69%。
与此同时,研究人员说道,他们的研究可以证明,CT图像和计算机学习可能会导致精准医学的重大进展。
来源:来宝网
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