事實(shí)證明，一項(xiàng)由人工智能驅(qū)動(dòng)的新型血液測(cè)試能夠檢測(cè)出50種不同類型的癌癥，其中包括一些特別具有侵略性或難以捉摸的癌癥。

我們知道癌癥的早期檢測(cè)對(duì)于挽救生命至關(guān)重要，長(zhǎng)期以來，科學(xué)家一直在尋找一種簡(jiǎn)單而可靠的血液檢查方法。盡管新測(cè)試仍處于開發(fā)的早期階段，但一項(xiàng)涉及6,689個(gè)血液樣本的大型試驗(yàn)已產(chǎn)生了一些令人鼓舞的結(jié)果。

超過99%的陽性檢測(cè)結(jié)果是準(zhǔn)確的，這意味著進(jìn)行昂貴且不必要的壓力假陽性診斷的可能性很小。但是，仍然存在為患者提供虛假保證的風(fēng)險(xiǎn)-該測(cè)試在50種不同類型的癌癥中有44%的病例檢測(cè)出癌癥的存在。

此外，隨著癌癥的發(fā)展，檢測(cè)越敏感，如果癌癥處于后期階段之一，早期檢測(cè)的18%可以提高到90%以上。

該測(cè)試依賴于經(jīng)過訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)程序，該程序可以篩查通常在我們血液中循環(huán)的DNA片段，從而識(shí)別出來自腫瘤的片段。在這種情況下，研究人員將程序重點(diǎn)放在檢測(cè)這些DNA位如何被甲基化上-這是一種化學(xué)指示，表明當(dāng)基因在其細(xì)胞內(nèi)時(shí)被設(shè)置為“有活性”還是“無活性”。

研究人員訓(xùn)練了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以分析數(shù)千種血液樣本中的DNA甲基化模式，然后將其引入癌癥患者和非癌癥患者的1,531個(gè)樣本中。該程序?qū)⑦@些模式分為相似的模式，然后研究人員在進(jìn)行測(cè)試之前，向AI教授了哪種模式可以反映出哪種癌癥類型。