教育新闻网一项新的研究表明，人工智能可以帮助医生和脑膜瘤患者做出更好的治疗决策。
脑膜瘤是源自大脑和脊髓周围膜的肿瘤。它们是最常见的原发性中枢神经系统肿瘤，每100,000人口中发生率8.14。
尽管它们通常比其他脑瘤具有更好的结局，但侵略性存在很大差异。因此，在确定手术是否是患者的最佳选择时，能够预测恶性肿瘤并准确估计生存率至关重要。
在这项研究中，研究人员对来自超过62,000名脑膜瘤患者的数据训练了机器学习算法。他们使用了美国国家癌症研究所的监视，流行病学和最终结果数据库中的患者数据。他们的目标是在恶性肿瘤，生存率和一系列基本临床变量(包括肿瘤大小，肿瘤位置和手术程序)之间找到统计学联系。
尽管该研究表明该模型可以有效预测个别患者的预后，但研究人员强调需要使用更大的数据集(包括脑成像和分子数据)进一步完善。
他们还开发了一个开放源代码的智能手机应用程序，使临床医生和其他研究人员可以交互式地探索本文所述的预测算法。他们希望使该应用程序完全免费和开源，可以帮助将来的项目将新开发的机器学习算法转换为现实的临床实践。
麦吉尔大学蒙特利尔神经病学研究所博士学位的第一作者杰里米·莫罗(Jeremy Moreau)说，该应用程序的想法是使普通临床医生可以使用预测模型。尽管要在临床上使用前需要做更多的工作，但莫罗说，将其交给医生可以使他们提出进一步发展所需要的建议。
Moreau说：“关于如何使用该应用程序探索不同的临床因素如何影响恶性肿瘤和存活率，我们获得了很好的反馈。”
“我们认为，它为促进机器学习模型的可翻译性和透明度提供了一个独特的切入点，由于需要时间和编程知识，普通临床医生常常无法评估这些切入点。”
