8月12日，記者從合肥綜合性國家科學中心大健康研究院獲悉，該院團隊近日開發(fā)出基于機器學習的肺腺癌診斷和預后精準模型，可以為肺腺癌的診斷、預后及臨床指導提供新的輔助手段和依據(jù)。

肺腺癌在世界范圍內(nèi)的發(fā)生率和死亡率一直居高不下，其精確診斷對改善患者預后至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的肺腺癌診斷方法，包括輔助影像學和病理學檢查，通常伴隨著多種局限性，如采樣偏差、活檢完整性及主觀性判斷等問題。同時，現(xiàn)有模型和打分函數(shù)的敏感性和特異性有限且往往依賴相同的定量方法，實際應用價值不高。

對此，該院資深研究員、中國科學技術(shù)大學金騰川團隊構(gòu)建了一個高精度的診斷模型，經(jīng)過多輪檢測證明其具有高敏感性和特異性，性能表現(xiàn)優(yōu)異，并且可以顯著區(qū)分癌旁正常組織與腫瘤組織。這項研究可以為肺腺癌的診斷、預后及臨床指導提供新的輔助手段和依據(jù)。

該項研究工作得到了國家重點研發(fā)計劃、中科院戰(zhàn)略先導項目、國家自然科學基金及中央高?；A(chǔ)研究項目的支持。

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合肥通客戶端-合報全媒體記者 劉小容