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人工智能可提前五年检测出膀胱癌——在确诊之前
研究表明有望实现常见癌症的早期检测转型。
来源:普利茅斯大学新闻膀胱癌每年夺去全球 22 万人的生命，其症状有时会被误认为是肾结石等其他疾病。
现在，研究人员开发了一种人工智能系统，可以在正式诊断前五年识别膀胱癌患者，这可能会彻底改变该疾病的筛查。
普利茅斯大学领导的一项新研究开发了一种人工智能工具来分析电子健康记录，以检测疾病的微妙警告信号——识别诊断前的早期症状、风险因素和临床活动。
揭示健康数据中的隐藏模式
目前的转诊指南主要关注尿液中可见的血液（血尿），但这种症状也可能表明肾结石或前列腺问题等良性疾病。其结果是膀胱癌的检出率很低，只有通过膀胱镜检查才能完全确诊（将一根内部装有小摄像头的长而细的管子沿着尿道移入膀胱）。
因此，研究团队由
在普利茅斯大学
，分析了 1995 年至 2020 年间收集的近 70,000 名患者的记录，看看是否有一种方法可以更准确地预测疾病。研究人员利用自建模型 PRECISE-AGZ 筛选了 48,261 项潜在的健康指标（从吸烟、运动习惯到药物使用），以确定 38 个表明膀胱癌风险的关键特征。
筛查模型正确检测出 85% 的膀胱癌患者；正确识别无癌症个体的准确率高达 91%；表现出在诊断前长达 12 个月的有效检测，其中一些信号最多可提前五年出现；与目前的 NHS 转诊指南相比，更有可能发现膀胱癌。