記者從中科院蘇州醫(yī)工所獲悉，該所科研人員與上海長征醫(yī)院合作，運用大數(shù)據(jù)分析，新近研發(fā)出一種可以比較精確地預測肺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的評估模型。在300多例癌癥患者身上的試驗顯示，該評估模型的預測精度甚至高于臨床醫(yī)生。

此次，研究人員將大數(shù)據(jù)技術(shù)與醫(yī)學影像結(jié)合，從影像中提取信息進行深層分析。合作組選取了占肺癌患者數(shù)量80%以上的非小細胞肺癌為研究對象，總計對366名癌癥患者的CT影像資料進行分析。

參與此次研究的蘇州醫(yī)工所研究員高欣介紹，傳統(tǒng)的腫瘤影像評估大多只關(guān)注腫瘤區(qū)域，而新模型最大的創(chuàng)新之處，是把腫瘤周邊的影像特征也納入其中。腫瘤周圍環(huán)境分泌大量生長因子和細胞因子，誘導缺氧和血管生成，在腫瘤的發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)移中起著重要作用，綜合腫瘤和瘤周影像特征，能進一步提高預測的準確度和科學性。

研究組介紹，針對366名肺癌患者進行的試驗顯示，腫瘤周邊區(qū)域的影像特征可以用來預測早期肺癌的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。綜合腫瘤和腫瘤周邊區(qū)域影像特征建立的新模型，預測準確率達到82.5%。將大數(shù)據(jù)評估與醫(yī)生的判斷相結(jié)合構(gòu)建“人機結(jié)合”模型，預測準確率又進一步提升至85%以上。

“這項研究不僅可以用來預測非小細胞肺癌的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，還可以應用到多種其他類型癌癥上。大數(shù)據(jù)與醫(yī)生診斷結(jié)合得到的預測準確率高，也說明‘人機結(jié)合’很可能是未來臨床工作發(fā)展的新趨勢。”高欣說。

相關(guān)成果已于近日發(fā)表在放射學領(lǐng)域國際頂級期刊《歐洲放射學》上。(記者王玨玢)

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