「黑色素瘤」人工智能可用于鉴别皮肤黑色素瘤类型，准确率达89%
新华社新德里11月20日电 印度一个研究小组利用机器学习模型 ， 对皮肤黑色素瘤相关17个关键基因的标记进行识别 ， 区分原发性或转移性黑色素瘤的准确率可达89% 。 相关论文近日发表在英国《科学报告》杂志网站上 。
皮肤黑色素瘤是皮肤癌常见类型之一 。 与原发性黑色素瘤相比 ， 转移性黑色素瘤患者存活率更低 。 因此 ， 准确鉴别黑色素瘤类型并制定相应治疗策略 ， 对提高患者存活率具有重要意义 。
印度因德拉普拉斯塔信息技术学院教授加金德拉·拉加瓦等人开发出6个机器学习模型 ， 用于识别和验证17个黑色素瘤基因的标记 。 机器学习即用计算机模拟人类的学习行为 ， 是人工智能核心算法之一 。 此前 ， 其他关于黑色素瘤的研究已经报告了这17个基因中的11个 ， 该研究小组首次将其余6个基因的标记用于鉴别黑色素瘤类型 。
推荐阅读
- 2020改变就在眼前，量化派助力多行业人工智能化
- 「产业气象站」如果瘫痪了会造成什么影响，用于海上风电功率预测的系统
- 『接风娱乐』人机对战协作新时期已经来临，提高智能化与人工智能技术趋于结合
- 游戏谈▲人工智能上线助力疫情！5天时间如何如何完成？
- [人工智能]“智慧大脑”赋能河南制造
- 人工智能■京东商城背后的AI技术能力揭秘 - 基于关键词自动生成摘要
- 「人工智能」AI独角兽第四范式完成C+轮融资，估值约20亿美元
- 合墨数据携手中科大人工智能博士团队，引领智能风控新未来
- [就要买买买]人类会原谅机器吗？，人工智能浪潮之下
- 『』霍金预言的事情正在发生？人工智能“读脑术”准确性高达97％