「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%( 二 )
研究人员对6个机器学习模型进行测试 ， 用它们识别并验证上述17个基因的相关RNA（核糖核酸）、微RNA以及基因的甲基化特征等 ， 其中表现最好的一个模型区别转移性还是原发性黑色素瘤的准确率超过89% 。 研究还发现 ， RNA、微RNA等基因标记物不仅能用于区分黑色素瘤类型 ， 还可以帮助判断转移性黑色素瘤的发展阶段等 。
【编辑：吴蕾】
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