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美国佐治亚理工学院癌症综合研究中心（ICRC）科学家将机械学习与血液代谢物信息相连系开发出一种新要领，，
，使卵巢癌样本检测准确率达93%。。。。相关研究论文揭晓于最新一期《妇科肿瘤学》杂志。。。。

卵巢癌被称为默然的杀手。。。。由于这种疾病刚泛起时通常没有症状，，
，在癌症后期被发明时已经很难治疗。。。。最新研究认真人、ICRC首创主任约翰·麦克唐纳体现，，
，虽然晚期卵巢癌患者平均5年生涯率约为31%，，
，但若是及早发明并治疗，，
，平均5年生涯率将凌驾90%。。。。

只管30多年前，，
，科学家就最先研究卵巢癌早期检测要领，，
，但效果一直差强人意。。。。麦克唐纳诠释说，，
，由于卵巢癌是从分子水平最先的，，
，以是纵然是统一种癌症，，
，也有多种爆发途径。。。。现在他们还没有找到卵巢癌的简单通用诊断生物标记物。。。。鉴于此，，
，他们使用人工智能（AI）的分支机械学习，，
，来开发新型早期诊断要领。。。。

研究团队指出，，
，代谢水平上的转变可反映多个分子水平上配相助用的潜在转变，，
，以是他们选择患者个人的代谢图谱作为整个检测要领的基础。。。。质谱法能通过检测代谢物的质量和电荷特征来识别血液中代谢物的保存，，
，将其纳入基于机械学习构建的预测模子内，，
，类似于使用单个面部特征构建面部模式识别算法。。。。已知有数千种代谢产品在人体血液中循环，，
，通过质谱剖析和机械学习，，
，可以很容易、很准确地检测它们。。。。以此开展卵巢癌早期检测，，
，准确率高达93%。。。。

麦克唐纳体现，，
，新要领使用患者个人的代谢图谱，，
，在检测卵巢癌方面的准确性高于现有通例检测要领。。。。这种个性化的要领代表了一个极富远景的卵巢癌早期检测偏向，，
，有望应用于其他癌症检测。。。。

（文章泉源：科技日报）