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人工智能可以用来识别皮肤黑色素瘤类型

字号+作者: 来源:大学生创业网 2020-03-21 16:42:29 我要评论() 收藏成功收藏本文

印度的一个研究小组使用机器学习模型来识别与皮肤黑色素瘤相关的17个关键基因的标记,识别原发黑色素瘤或转移黑色素瘤的准确率为89%。这篇论文发表在英国科学报告杂志

印度的一个研究小组使用机器学习模型来识别与皮肤黑色素瘤相关的17个关键基因的标记,识别原发黑色素瘤或转移黑色素瘤的准确率为89%。这篇论文发表在英国科学报告杂志(BritishJournalOfScienceReports)的网站上。

皮肤黑色素瘤是皮肤癌的常见类型之一,转移性黑色素瘤患者的生存率低于原发性黑色素瘤,因此,准确区分黑色素瘤的类型,制定相应的治疗策略,提高患者的生存率,具有重要的意义。

印度Indrasta信息技术研究所教授GajendraLagawa开发了六种机器学习模型,以识别和验证17个黑色素瘤基因的标记。机器学习是人工智能的核心算法之一,它通过计算机模拟人类的学习行为。早些时候,17种基因中有11种已经在其他黑色素瘤研究中被报道过,该团队首次使用标记物来识别黑色素瘤类型。

研究人员测试了六种机器学习模型,并利用它们识别和验证了这17种基因的RNA(核糖核酸)、微RNA和基因甲基化特征,其中最优的模式是对转移和原发性黑色素瘤的鉴别准确率超过89%。还发现RNA、microRNA和其他基因标记不仅可以用来区分黑色素瘤的类型,还可以帮助判断转移性黑色素瘤的发展阶段。

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