人工智能可用于鉴别皮肤黑色素瘤类型 准确率达89%

在印度，一个研究团队凭借前沿的机器学习技术，成功识别了与皮肤黑色素瘤紧密相关的17个关键基因的标记，并精准地区分了原发性与转移性黑色素瘤，其准确率达到了惊人的89%。相关成果已经在一篇震撼人心的论文中得到展现，该论文近日被刊登在英国著名的《科学报告》杂志上。

皮肤黑色素瘤，作为皮肤癌的一种常见类型，其恶性程度令人警惕。相较于原发性黑色素瘤，转移性黑色素瘤对生命的威胁更大，患者的存活率也相对较低。能够准确鉴别黑色素瘤的类型，并据此制定恰当的治疗策略，无疑对提高患者的生存率具有极其重要的意义。

这个由印度因德拉普拉斯塔信息技术学院的加金德拉·拉加瓦教授领衔的团队，已经成功开发出六个机器学习模型，用于识别和验证上述的17个黑色素瘤相关基因标记。机器学习，一种通过计算机模拟人类学习行为的神奇技术，是人工智能领域的核心算法之一。在这项研究中，研究团队不仅首次将另外6个基因的标记用于鉴别黑色素瘤类型，还对这些机器学习模型进行了严格的测试。

这些模型通过对相关RNA、微RNA以及基因的甲基化特征等进行识别与验证，展现出了极高的准确率。其中，表现最佳的模型的准确率超过了89%，能够精准地区分原发性与转移性黑色素瘤。更值得一提的是，这些基因标记物不仅有助于我们区分黑色素瘤的类型，还能帮助我们判断转移性黑色素瘤的发展阶段，为治疗提供更为精准的参考依据。