用于计算机分析患者器官的CT图像，研究人员需要预测他们的5年死亡率，准确率高达70％。这是公开发表在《科学报告》杂志上的一项近期研究成果。该研究报告的作者，澳大利亚阿得雷德大学公共卫生学院的LukeOakdenRayner博士及其同事坚信，他们的研究结果需要推展精准医学领域向前发展。美国国家卫生研究院（NIH）将精准医学定义为“一种将每个人的基因、环境与生活方式等个体差异考虑到在内的疾病防治与化疗的新兴方法”。

正如该研究作者所认为的，精准医学造就生物标志物的找到，它是疾病风险、化疗反应或疾病肾功能的准确指标。他们指出放射学在这一领域起着最重要起到。在他们的研究中，OakdenRayner博士及其同事开始探究他们否能教会计算机“自学”来自计算机断层扫描（CT）的涉及信息，用来预测患者的5年死亡率。首先，研究小组搜集了七种有所不同的组织的15，000幅CT图像——还包括心肺的组织，这些图像皆来自60岁及以上的患者。

用于Logistic重返技术，研究人员确认了一些与5年死亡率涉及的图像特征。然后，研究团队将数据与“深度自学”技术融合一起。OakdenRayner博士说明说道，这是一种计算机可以“自学如何解读与分析图像”的方法。

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