人工智能可以檢測出一種最常見的血癌——急性髓細(xì)胞白血?。ˋML），而且可靠性很高。

德國神經(jīng)退行性疾病中心（DZNE）和波恩大學(xué)的研究人員在一項(xiàng)概念驗(yàn)證研究中證明了這一點(diǎn)。

他們的方法是基于對血液中發(fā)現(xiàn)的細(xì)胞基因活性的分析。在實(shí)踐中，這種方法可以支持傳統(tǒng)的診斷，并可能加快治療的開始。

研究結(jié)果發(fā)表在《iScience》雜志上。

研究團(tuán)隊(duì)調(diào)查了超過1.2萬份血液樣本（來自105項(xiàng)不同的研究）的數(shù)據(jù)：這是迄今為止急性髓細(xì)胞白血?。ˋML）轉(zhuǎn)移的最大數(shù)據(jù)集。這些血液樣本中大約有4100份來自被診斷為急性髓細(xì)胞白血病的患者，其余的樣本來自其他疾病患者或健康人。

DZNE研究小組負(fù)責(zé)人、波恩大學(xué)萊姆斯研究所基因組學(xué)和免疫調(diào)節(jié)系負(fù)責(zé)人約阿希姆·舒爾茨（Joachim Schultze）教授介紹稱，在一些應(yīng)用方法中，命中率超過了99%。

如果投入應(yīng)用，這種方法可以支持常規(guī)診斷并幫助節(jié)省成本。舒爾茨表示：“原則上，由家庭醫(yī)生采集并送往實(shí)驗(yàn)室分析的血液樣本就足夠了。我猜成本會低于50歐元。”

經(jīng)典的AML診斷包括多種方法，其中一些項(xiàng)目每輪的成本需要幾百歐元。

舒爾茨稱：“然而，我們還沒有制定一個可行的測試。我們只是證明了這種方法在原則上是可行的。所以我們已經(jīng)為開發(fā)一種測試奠定了基礎(chǔ)?！?/p>

舒爾茨強(qiáng)調(diào)，未來AML的診斷仍需要專業(yè)醫(yī)師：“當(dāng)懷疑得到證實(shí)時，病人就會被轉(zhuǎn)診給專家?？赡茉\斷會比現(xiàn)在更早，治療也會更早?！?/p>