新的人工智能能够识别和预测癌症症状集群的发展

接受化疗的癌症患者很快就能从一种新的人工智能中受益，这种人工智能能够识别和预测不同症状组合的发展，有助于减轻由这些症状的发生和严重程度引起的大部分痛苦。

在第一次同类研究中，由科学报告，来自萨里大学和加利福尼亚大学的研究人员详细介绍了他们如何使用网络分析(NA)来检查1300多个报告的38种常见症状之间的结构和关系癌症患者接受化疗。

患者报告的一些最常见的症状是恶心、注意力难以集中、疲劳、嗜睡、口干、潮热、麻木和紧张。

然后，研究小组将这些症状分为三个关键网络——发生、严重程度和痛苦。NA允许研究小组在所有三个不同的关键网络中将恶心确定为中心影响症状。

根据英国癌症研究中心的数据，36万人被诊断患有癌症乳腺癌、前列腺癌、肺癌和肠癌占英国新发病例的一半以上。在英国，大约28%的癌症患者将治疗性或姑息性化疗作为主要癌症治疗的一部分。

萨里大学视觉、语音和信号处理中心(CVSSP)的机器智能教授Payam Barnaghi说:“这是第一次使用网络分析作为一种方法，来检查一大批正在接受化疗的癌症患者所遭受的常见症状之间的关系。这种方法提供的详细而复杂的分析可能对规划未来患者的治疗至关重要，有助于在整个医疗保健过程中更好地管理他们的症状。”

加州大学的Christine Miaskowski说:“这种新方法将使我们能够开发和测试新的、更有针对性的干预措施，以减少癌症症状癌症的负担病人接受化疗。”