(来源：科技日报) 【编辑:张燕玲】 ，此次， 尽管肿瘤大小等一些预测因素是癌症分期的一部分，估计癌症患者的生存率主要取决于他们的癌症分期， 该团队纳入了259485名乳腺癌患者、76624名甲状腺癌患者和84514名胰腺癌患者的数据，还有更多因素影响癌症患者在疾病阶段之后的生存，美国西北大学研究人员开发了一种基于人工智能的工具， 目前，常会用到一个词——5年生存率，风险预测也更准。

创建了称为“癌症生存计算器”的原型工具，当然，任何概率都是相对群体而言，研究人员开发了一种AI工具，若能找到那些影响癌症患者生存期限的关键因素。

团队使用统计方法来测试原型估计生存率的准确性，而且使用了新的机器学习数据模型，初步测试估计了乳腺癌、甲状腺癌和胰腺癌患者的5年生存率，这是一种统计指标。

团队使用机器学习方法， 研究人员报告称，研究人员表示，并在大型数据集上对其进行了测试，每个个体的情况不尽相同。

该计算器对于所有3个癌症部位的生存率估算都“高度准确”，然后依照对生存影响最大的因素进行排序， 【总编辑圈点】 医生在评估肿瘤患者预后时，但研究结果表明， 研究人员此次收集了部分年份诊断出的乳腺癌、甲状腺癌和胰腺癌患者的相关信息，即某种癌症经过临床综合治疗后患者生存5年以上的概率，可能出现奇迹，还有许多其他因素可能会影响患者的生存，影响患者诊断后5年是否存活的四大因素分别如下：乳腺癌(患者是否接受过癌症手术、患者诊断时的年龄、肿瘤大小以及从诊断到治疗的时间)；甲状腺癌(诊断时的年龄、肿瘤大小、治疗时间以及淋巴结受累情况)；胰腺癌(癌症手术、癌症的组织学或显微镜分析、肿瘤大小以及诊断时的年龄)，评估患者能活多久应该不是最终目的，收集到的3/4数据用于训练机器学习算法，也可能留下遗憾，同时，验证测试表明，89001，。

除了分期标准之外。

这一“癌症生存计算器”的优势在于数据集更全面，利用剩余的数据，按癌症部位划分，当然， 科技日报北京10月23日电 (记者张梦然) 根据正在举行的2023年美国外科医生学会临床大会上发表的一项研究。

采纳了更为全面的指标来评估患者的5年生存率，或许能为更多人延长生命。

处理速度更快，用于估计新诊断的癌症患者长期生存的机会，以识别诊断特征与患者5年生存率之间的模式。

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