美國研究人員新近開(kāi)發(fā)出一種人工智能模型，能夠為膠質(zhì)母細胞瘤患者設計出最小劑量給藥方案，在縮小腫瘤的同時(shí)減少藥物帶來(lái)的毒副作用，改進(jìn)患者生活質(zhì)量。
膠質(zhì)母細胞瘤是一種常見(jiàn)的惡性腦瘤，常見(jiàn)療法是先盡可能地切除腫瘤，再采取放療和化療延長(cháng)壽命，同時(shí)還需服用多種藥物。為盡量縮小腫瘤，醫生一般會(huì )在安全劑量范圍內給患者開(kāi)出劑量的藥物，但由于藥性強，這些藥物往往會(huì )給患者帶來(lái)一些毒副作用。
美國麻省理工學(xué)院研究人員新開(kāi)發(fā)出的這種人工智能模型，能通過(guò)學(xué)習現有給藥方案來(lái)反復調整劑量，在縮小腫瘤的同時(shí)找到盡可能最小的給藥劑量和頻率，最終發(fā)現治療方案。
機器學(xué)習模型以50名膠質(zhì)母細胞瘤患者的情況為基礎訓練數據，模擬開(kāi)展了每名患者約2萬(wàn)次的給藥試驗。訓練結束后，機器學(xué)習模型掌握了給藥方案參數。當向系統提供新患者的數據時(shí)，機器學(xué)習模型就能根據這些參數以及患者的個(gè)體條件來(lái)設計新的給藥方案。結果發(fā)現，人工智能模型設計出的方案，針對不同患者，可將給藥劑量減少四分之一或近一半；有時(shí)甚至不給某些藥物，腫瘤縮小的程度能達到與傳統方案相當的水平。
研究人員表示，他們希望在幫助病人縮小腫瘤的同時(shí)，能夠保證患者的生活質(zhì)量。此外，這種機器學(xué)習模型的體系結構還有助于發(fā)展精準醫療。有關(guān)這一人工智能系統的研究論文將在“2018醫療保健領(lǐng)域機器學(xué)習”大會(huì )上發(fā)布，大會(huì )將在8月17日至18日在美國斯坦福大學(xué)舉行。
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