【摘 要】
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甲狀腺结节即甲状腺肿瘤，也就是常说的“大脖子病”，是发病率较高的一种疾病。甲状腺结节分为良性与恶性，恶性甲状腺需要早发现，早治疗。但由于甲状腺结节成因复杂，临床表现形式多样，缺少行之有效的良性、恶性判断方法。 基于此，西湖大学生命科学学院郭天南团队与工学院李子青实验室联手研究团队分析了911个临床病例组织样品，得到2421个蛋白质组学数据，使用人工神经网络技术进行筛分，得出了构成恶性甲状腺结节的
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甲狀腺结节即甲状腺肿瘤，也就是常说的“大脖子病”，是发病率较高的一种疾病。甲状腺结节分为良性与恶性，恶性甲状腺需要早发现，早治疗。但由于甲状腺结节成因复杂，临床表现形式多样，缺少行之有效的良性、恶性判断方法。
基于此，西湖大学生命科学学院郭天南团队与工学院李子青实验室联手研究团队分析了911个临床病例组织样品，得到2421个蛋白质组学数据，使用人工神经网络技术进行筛分，得出了构成恶性甲状腺结节的关键蛋白质组合，并以此作为判断良性与恶性的依据，完成了判断良性结节与恶性结节的AI模型。其成果已经应用于临床实践。
2020年5月，研究团队发表最新研究成果，研究团队利用此模型，对来自不同地区的288个病例样本进行良恶性判断，其结果准确率达到90%以上，极大地提高了良恶性的检测成功率，据了解，目前该方法正在进行进一步的测试以优化模型，来进一步提高良恶性结节的检测准确率。
来源：新华网
http：//www.xinhuanet.com/science/2020-05/15/c_139058255.htm
下载日期：2020-05-16
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