人工智能可用于鉴别皮肤黑色素瘤类型 准确率达

印度的一支研究团队，运用前沿的机器学习技术，成功识别出与皮肤黑色素瘤紧密相关的17个关键基因的标记，并在区分原发性与转移性黑色素瘤方面取得了令人瞩目的成果，准确率高达89%。这一重大突破在学术界引起了广泛关注，相关的研究成果已经发表在权威的英国《科学报告》杂志网站上。

皮肤黑色素瘤，作为皮肤癌的一种常见类型，其恶性程度不容小觑。相较于原发性黑色素瘤，转移性黑色素瘤患者的存活率更低，准确鉴别黑色素瘤的类型，对于制定有效的治疗策略、提升患者存活率具有极其重要的意义。

这支由印度因德拉普拉斯塔信息技术学院的教授加金德拉·拉加瓦等人组成的研究团队，开发出了六个机器学习模型，用于识别和验证这17个黑色素瘤基因的标记。机器学习，作为人工智能的核心算法之一，通过模拟人类的学习行为，让计算机能够自主地识别和处理大量数据。

在这项研究中，研究团队不仅成功地识别了先前已知的11个基因标记，还将另外6个基因的标记纳入模型，进一步提高了模型的准确性和识别能力。经过测试，其中表现最佳的模型在区分原发性与转移性黑色素瘤方面的准确率超过了89%。

更令人振奋的是，研究还发现这些基因标记物，如RNA、微RNA等，不仅能够用于区分黑色素瘤的类型，还可以帮助医生判断转移性黑色素瘤的发展阶段，为制定更为精准的治疗方案提供依据。这一发现无疑为皮肤黑色素瘤的诊疗领域带来了革命性的进展，也为未来的研究指明了新的方向。