机器学习可以帮助治疗规划和适当管理舌癌

想象一项可以预测癌症患者结果的技术 - 如果癌症会在治疗后重新运送，那么患者会让患者和患者的整体生存机会有益吗？

机器学习是人工智能的一个分支领域，它将给癌症管理带来革命性的变化。拉希德·阿拉比在芬兰瓦萨大学的博士研究表明机器学习技术可以帮助正常管理舌癌。

舌癌是头颈部最常见的癌症。它已经在世界范围内造成了大量死亡。除此之外，它还会导致言语障碍、吞咽和咀嚼困难。

主要挑战一直处于适当管理舌癌 - 早期诊断，治疗规划，并由临床医生做出明智的决定。

在本文的论文中，Rasheed Alabi建议使用机器学习技术来有效管理舌癌。他开发了一种基于网络的工具，将癌症患者妥善分层为高风险或低风险群体。这有助于为舌癌患者创造有效治疗。

- 阿拉比斯说，舌下癌患者的治疗患者治疗舌癌患者的治疗质量以及生存的机会非常重要。

机器学习技术表现优于传统方法

Rasheed开发的预测机器学习模型产生了88.2％的准确性，以预测舌癌在治疗后会再次复克。同样，机器学习模式优于其他癌症治疗方法，如使用癌症分期和nomogram舌癌患者总生存率评估方法。

个性化医疗和舌癌精准治疗

该模型能够减轻口腔癌患者的心理、社会和经济负担。开发的基于网络的预后工具确保每个患者被视为一个独立的实体(个性化医疗)，以制定一个有效的舌癌管理策略。所提出的预测模型可以提供个性化的治疗计划，避免不必要的治疗，有效的癌症管理决策，现实的咨询，明智的决定，并提高整体生存率。早期预测癌症复发可以降低死亡率舌头癌症耐心。

每日临床实践中机器学习的担忧

在他的论文中，阿拉比指出了几个可能影响已开发模型在日常临床实践中的实际日常临床使用的问题。这些担忧被归类为机器学习和临床实施科学所固有的伦理挑战。

伦理挑战包括隐私和机密性、同伴意见分歧、患者选择首选治疗方法的自由、共享决策以及顺利实施的法律框架。

有些问题是源于机器学习作为一种技术，例如使模型可解释（解释性），了解如何进行决策或预测（可解释性），并使开发的模型能够为类似的任务（最常性）工作。

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