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“DeepPT”通过预测患者的信使核糖核酸(mRNA)图谱来事情。
mRNA对天生蛋白至关主要，也是个性化癌症药物的关键分子信息。
研究职员表示，当与另一种名为ENLIGHT的工具相结合时，“DeepPT”可以预测患者对多种类型癌症疗法的反应。

为癌症患者选择得当的疗法非常主要。
研究职员利用16种常见癌症的5500多名患者的数据对“DeepPT”进行了演习，结果显示，治疗有效率从没有利用该模型的33.3%，提高到利用模型后的46.5%。

研究职员表示，“DeepPT”基于他们此前开拓的一款对脑肿瘤进行分类的AI工具。
这两款AI工具都绘制了患者组织的显微镜照片——组织病理学图像。
这些图像减少了处理繁芜分子数据的韶光延迟。

近年来，在医疗领域AI有了较为广泛的运用，此前，来自牛津大学等机构的科学家们利用人工智能技能开拓了个性化的癌症疗法，旨在有效预防癌症复发，应对当前治疗中的关键寻衅。

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研究结果表明，比较依赖最大耐受剂量（MTD）或非个性化间歇治疗比较，该新型适应性方法能显著延长患者复发的韶光，最长可达两倍。

研究者Kit Gallagher表示，该框架利用了数学模型产生的合成数据演习DRL算法，仿照先前临床试验的不雅观察结果，成功创造出大量“虚拟患者”数据，便于评估难以在实际临床环境中测试的治疗方案。

写在末了

人工智能发展风起云涌，在技能发展的同时，其在行业、场景也逐渐落地，尤其是在医疗方面，人工智能能够最大程度造福人类，期待人工智能在医疗领域的深入研究与广泛运用。

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