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機器學習實現臨床診斷大突破,可100%準確預測白血病緩解

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-02-21   來源:雷鋒網   瀏覽次數:593
核心提示:  一項新的研討發明,機械進修正在成為高精度猜測剖析和診斷范疇的無力對象。  近期,印第安納年夜學與普渡年夜學印第安納波利斯結合分校的研討人員開辟了一種機械進修算法,可以90%精確猜測急性骨髓性白血病(

  一項新的研討發明,機械進修正在成為高精度猜測剖析和診斷范疇的無力對象。

  近期,印第安納年夜學與普渡年夜學印第安納波利斯結合分校的研討人員開辟了一種機械進修算法,可以90%精確猜測急性骨髓性白血病(AML)的復發,和100%精確猜測減緩(Remission:減緩,當患者在初診時,白血病細胞為1012,經由導入療法的化學醫治今后,白血病細胞削減到年夜約109以下時,就不克不及再從血液和骨髓中發明白血病細胞, 這時候病人即到達完整減緩(complete remission,CR))。

  這項小型研討凸顯了機械進修具有代替傳統診斷辦法的潛力,研討者應用的是來自AML患者的骨髓細胞、病史數據和其他安康個別的信息。

  傳統診斷方法重要是手動剖析來自流式細胞術(流式細胞術是對懸液中的單細胞或其他生物粒子,經由過程檢測標志的熒光旌旗燈號,完成高速、一一的細胞定量剖析和分選的技巧)的數據,而機械進修辦法表現了它的高精確率和實時性。

  普渡年夜先生物迷信中間盤算生物學研討助理傳授Bindley Bartek Rajwa說明:我們的盤算體系采取流式細胞術的數據作為輸出。流式細胞術是一種普遍應用的技巧,可以疾速供給樣本中單個細胞的特征,如血液或骨髓細胞。Rajwa是該研討的第一作者,該論文被IEEE 生物醫學工程學期刊收錄。

  “傳統的流式細胞術的成果是由受太高度培訓的人類專家評價,而不是機械進修算法,”他彌補說,“然則盤算機平日比人類更善于從龐雜數據中提取常識。”

  斯坦福年夜學醫學院傳授和遺傳學傳授Michael Snyder博士,贊成盤算機在龐雜癌癥病例診斷中是癥結的幫助對象, 或許終究會代替人類大夫。

  在8月份的時刻,他應用機械進修來辨別分歧類型的肺癌,他以為病理學的不雅點異常客觀,“兩個高度闇練的病理學家評價統一張幻燈片時,只要60%的部門是配合承認的。應用機械進修的辦法,可以用龐雜、定量的丈量成果來代替客觀性,我們以為很有愿望改良患者的診斷成果。

  雷鋒網懂得到,依據國度癌癥研討所的數據, 2016年有接近20,000名患者能夠接收AML診斷,估計跨越10,000人將逝世于該疾病。

  機械進修正在敏捷成為很多疾病種別猜測剖析和診斷的風行對象,包含膿毒癥,創傷護理,心臟病,人群安康治理,目力保健和精力衛生保健。2015年,來自哥倫比亞年夜學,布宜諾斯艾利斯年夜學和IBM盤算生物學中間的一項研討也應用機械進修完成精確無誤的猜測診斷記載,他們應用天然說話處置技巧來標志能夠進入精力病發生發火的心思安康患者。

  跟著開辟人員和研討人員改良他們的機械進修辦法,和供給商宣布更多對象,從事高等剖析的機構可以拜訪宏大的盤算才能,診斷精確率會廣泛獲得明顯晉升。

  印第安納年夜學與普渡年夜學印第安納波利斯結合分校的病毒停頓研討的高等作者、盤算機副傳授Murat Dundar表現,教管帳算機辨認AML長短常簡略的,一旦你開辟了一個壯大的魯棒算法,能將之前的任務晉升到接近100%的精確率。

  “有挑釁性的是若何超出確診AML任務自己。我們要讓盤算機精確地猜測AML患者的疾病變更偏向,重新的數據中懂得并猜測未知走向,曉得哪些新的AML患者將進入減緩狀況,哪些會進入復發狀況。

  該研討為臨床決議計劃的支撐對象供給了一個框架,該對象可以辨認來自AML患者的骨髓樣本中少少量的惡性細胞,可用于疾速猜測疾病停頓偏向的變更。

  “機械進修不是數據建模,”Dundar彌補說,“而是從你所具有的數據中提取常識,所以你可以構建一個壯大且直不雅的對象,可以猜測將來的數據。機械是在進修,而非記憶,而這就是我們而至力完成的。”雷鋒網("號:雷鋒網)也將做連續存眷。

 
 
 
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