机器学习可以帮助舌癌的治疗计划和适当的管理

想象一个技术可以预测的结果癌症患者治疗后重新出现,什么样的治疗方案将有利于病人和患者的总体生存机会?

机器学习、人工智能的一个分支,它将彻底改变癌症管理。拉希德博士研究Vaasa大学阿拉比芬兰、显示机器学习技术可以帮助舌癌的正确管理。

舌癌是最常见的癌症,在头部和颈部区域。它引起了全世界大量的死亡。除此之外,它可能导致语言障碍和困难的吞咽和咀嚼。

主要挑战是在舌头的早期癌症诊断的正确管理,计划的治疗,临床医生做出明智的决定。

在他的论文中,拉希德阿拉提出使用机器学习技术舌癌的有效管理。他开发了一个基于web的工具,正确分层癌症患者分为高风险和低风险组。这有助于创造一个有效的治疗舌癌患者。

——重要的是正确的舌癌患者的治疗计划来提高医疗服务的质量提供给他们生存的机会,阿拉说。

机器学习技术优于传统方法

预测机器学习模型开发的拉希德产生88.2%的准确性预测如果舌癌治疗后还会一再发生。类似地,机器学习模型癌症管理优于其他方法如癌症分期和计算图表的使用在评估舌癌患者的总生存期。

个性化医疗和精确的舌癌管理

该模型能够缓解心理、社会和经济负担由口腔舌癌引起的。开发了基于web的预后工具确保每个病人被认为是作为一个单独的实体(个性化医疗)来制定一个有效的舌癌管理策略。该预测模型能够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,提高总体生存率。早期癌症的复发减少死亡率的预测舌头癌症病人。

在日常临床实践中机器学习的问题

在他的论文中,确定几个阿拉担心会影响实际的日常临床使用的日常临床实践的开发模型。这些担忧被分组到伦理挑战固有的机器学习的科学和临床的实现。

伦理挑战包括隐私和机密性,同行的分歧,病人的自由选择的首选治疗方法,共同决策,为顺利实施和法律框架。

一些担忧源于机器学习技术,诸如使模型可以解释(explainability),理解或预测的决定是由(可解释性),并使开发模型为一个类似的工作任务(generalisability)。