使用训练有素的检测犬和人工智能进行非侵入性多种癌症查:一项前性双盲研究

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 生物技术是生物技术.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 早期癌症检测显著改善了患者的治疗结果和生存率.
• 目前的查方法可能是侵入性的,昂贵的,或者对某些癌症类型缺乏敏感性.
• 呼吸分析为非侵入性,可访问的癌症查提供了一个有希望的途径.

研究的目的:

• 评估一种新的非侵入性多种癌症查方法的敏感性和特异性.
• 评估一个结合训练有素犬和人工智能 (AI) 的生物混合平台在从呼吸样本中检测特定癌症的性能.
• 确定平台在早期癌症检测中的有效性.

主要方法:

• 进行了一项双盲研究,1386名参与者接受了标准的癌症查或活检.
• 使用生物混合平台收集和分析呼吸样本,集成训练有素的检测犬和人工智能算法.
• 包括灵敏度和特异性在内的性能指标是基于已确认的癌症诊断来计算的.

主要成果:

• 生物混合平台在检测四种训练有素的癌症类型 (乳腺,肺,前列腺,结肠直肠) 中实现了93.9%的总体灵敏度和94.3%的特异性.
• 个体癌症检测敏感度很高:乳腺癌 (95.0%),肺癌 (95.0%),前列腺癌 (93.0%) 和结直肠癌 (90.0%).
• 该平台还显示了检测14种其他未经专门训练的恶性瘤的灵敏度为81.8%,早期癌症 (0-2) 的灵敏度为94.8%.

结论:

• 生物混合平台是用于多种癌症查的高度敏感和特定的非侵入性方法.
• 这项技术在各种类型的癌症中显示出早期癌症检测的巨大潜力.
• 狗的嗅觉和AI的整合为未来的癌症诊断提供了一个强大的工具.