人工智能预测体内乳腺癌生长速度

　　确定乳腺癌在体内的生长速度，有助于预测结局，并与治疗、筛查推荐意见、医疗法规实践相关，不过目前仍然难以实现。

　　2019年8月9日，英国癌症研究基金会、英国《自然》旗下《英国癌症杂志》在线发表美国佐治亚州立大学、英国诺丁汉大学和诺丁汉市立医院的研究报告，利用一组特殊的乳腺癌患者，建立了一个可以预测体内肿瘤生长速度的人工智能替代模型。

　　该研究对1988～2008年在诺丁汉市立医院进行连续两次乳腺钼靶检查、首次筛查由于假阴性或肿瘤太小而被漏诊的114例年龄50～70岁乳腺癌患者进行回顾分析，利用连续两次乳腺钼靶的肿瘤大小和时间间隔，建立连续乳腺钼靶检查体内生长速度（SM-INVIGOR）指数。随后，基于机器学习建立了人工智能替代模型：SURR-INVIGOR，根据常规测定的生物学标志物，预测体内肿瘤生长速度，并可将该方法扩展至更大的患者人群 ( 点击阅读全文 )

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