導(dǎo)讀 《Oncoscience》發(fā)表了一篇新的社論論文，題為改變初級保健中的早期癌癥檢測：利用機器學(xué)習(xí)的力量。癌癥仍然是全球重大的健康負擔，早期檢...
《Oncoscience》發(fā)表了一篇新的社論論文，題為“改變初級保健中的早期癌癥檢測：利用機器學(xué)習(xí)的力量”。
癌癥仍然是全球重大的健康負擔，早期檢測在改善患者預(yù)后方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。初級保健機構(gòu)充當前線看門人，通過癥狀評估和有針對性的篩查提供早期發(fā)現(xiàn)的機會。然而，由于癥狀的復(fù)雜性和微妙性，檢測早期癌癥并識別高危個體可能具有挑戰(zhàn)性。
初級保健中的診斷錯誤揭示了早期檢測的挑戰(zhàn)性，其中癌癥是最常被漏診或延誤的診斷之一。近年來，機器學(xué)習(xí)(ML) 技術(shù)的出現(xiàn)在徹底改變早期檢測工作方面顯示出了希望。在這篇新社論中，來自卡羅林斯卡學(xué)院和斯德哥爾摩地區(qū)學(xué)術(shù)初級衛(wèi)生保健中心的研究人員 Elinor Nemlander、Marcela Ewing、Axel C. Carlsson 和 Andreas Rosenblad 探討了 ML 在增強初級保健中早期癌癥檢測方面的潛力。
作者表示： “機器學(xué)習(xí)有潛力通過利用廣泛的患者數(shù)據(jù)、提高風險分層和預(yù)診斷準確性來改變初級保健中的早期癌癥檢測，有望挽救生命。然而，負責任和公平地實施機器學(xué)習(xí)模型需要仔細關(guān)注倫理考慮、協(xié)作和不同人群的驗證。”
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