血清拉曼光谱辅助前列腺癌风险分层获初步结果
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血清拉曼光谱辅助前列腺癌风险分层获初步结果
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AI 综述
Milligan K等研究团队报告，机器学习辅助干燥血清拉曼光谱在一项回顾性概念验证研究中，对前列腺癌表现出中等区分能力，整体AUC约0.77，但仍需前瞻性验证。 研究分析了119名经组织学确诊的前列腺癌患者和60名有症状对照者的存档血清样本。在PSA为4–10 ng/mL的亚组中，包含54名癌症患者和41名对照，AUC约0.78。研究团队认为，该方法有望辅助PSA检测，用于MRI或活检前的风险分层；这一用途尚需在当前诊断流程中验证。
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最新进展10月29日 08:00
机器学习辅助血清拉曼光谱用于疑似前列腺癌男性的风险分层：一项回顾性概念验证研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- 预印本 · 医学生信与数据分析机器学习辅助血清拉曼光谱用于疑似前列腺癌男性的风险分层：一项回顾性概念验证研究
回顾性概念验证研究显示，机器学习辅助干燥血清拉曼光谱对前列腺癌具有中等区分能力，整体AUC约0.77。研究纳入119名前列腺癌患者和60名有症状对照，PSA为4–10 ng/mL亚组的AUC约0.78。该方法有望辅助PSA检测，用于MRI或活检前风险分层，但仍需前瞻性验证。
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