人工智能通过血液样本检测白血病 实验准确率超99%

　　人工智能可以检测出一种最常见的血癌——急性髓细胞白血病(AML)，而且可靠性很高。

　　德国神经退行性疾病中心(DZNE)和波恩大学的研究人员在一项概念验证研究中证明了这一点。

　　他们的方法是基于对血液中发现的细胞基因活性的分析。在实践中，这种方法可以支持传统的诊断，并可能加快治疗的开始。

　　研究结果发表在《iScience》杂志上。

　　研究团队调查了超过1.2万份血液样本(来自105项不同的研究)的数据:这是迄今为止急性髓细胞白血病(AML)转移的最大数据集。这些血液样本中大约有4100份来自被诊断为急性髓细胞白血病的患者，其余的样本来自其他疾病患者或健康人。

　　DZNE研究小组负责人、波恩大学莱姆斯研究所基因组学和免疫调节系负责人约阿希姆·舒尔茨(Joachim Schultze)教授介绍称，在一些应用方法中，命中率超过了99%。

　　如果投入应用，这种方法可以支持常规诊断并帮助节省成本。舒尔茨表示：“原则上，由家庭医生采集并送往实验室分析的血液样本就足够了。我猜成本会低于50欧元。”

　　经典的AML诊断包括多种方法，其中一些项目每轮的成本需要几百欧元。

　　舒尔茨称：“然而，我们还没有制定一个可行的测试。我们只是证明了这种方法在原则上是可行的。所以我们已经为开发一种测试奠定了基础。”

　　舒尔茨强调，未来AML的诊断仍需要专业医师：“当怀疑得到证实时，病人就会被转诊给专家。可能诊断会比现在更早，治疗也会更早。”