AI技術(shù)辨別甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性

甲狀腺結(jié)節(jié)即甲狀腺腫瘤，也就是常說的“大脖子病”，是發(fā)病率較高的一種疾病。甲狀腺結(jié)節(jié)分為良性與惡性，惡性甲狀腺需要早發(fā)現(xiàn)，早治療。但由于甲狀腺結(jié)節(jié)成因復(fù)雜，臨床表現(xiàn)形式多樣，缺少行之有效的良性、惡性判斷方法。

基于此，西湖大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院郭天南團(tuán)隊(duì)與工學(xué)院李子青實(shí)驗(yàn)室聯(lián)手研究團(tuán)隊(duì)分析了911個(gè)臨床病例組織樣品，得到2421個(gè)蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行篩分，得出了構(gòu)成惡性甲狀腺結(jié)節(jié)的關(guān)鍵蛋白質(zhì)組合，并以此作為判斷良性與惡性的依據(jù)，完成了判斷良性結(jié)節(jié)與惡性結(jié)節(jié)的AI模型。其成果已經(jīng)應(yīng)用于臨床實(shí)踐。

2020年5月，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表最新研究成果，研究團(tuán)隊(duì)利用此模型，對(duì)來自不同地區(qū)的288個(gè)病例樣本進(jìn)行良惡性判斷，其結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，極大地提高了良惡性的檢測(cè)成功率，據(jù)了解，目前該方法正在進(jìn)行進(jìn)一步的測(cè)試以優(yōu)化模型，來進(jìn)一步提高良惡性結(jié)節(jié)的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

來源：新華網(wǎng)

http：//www.xinhuanet.com/science/2020-05/15/c_139058255.htm

下載日期：2020-05-16