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机器学习识别渐冻症准确率达97%

  据新一期《新科学家》杂志网站报道,美国杰克逊霍尔非营利性脑化学实验室研究人员开发出一种高度准确的血液检测方法,能诊断肌萎缩侧索硬化症(俗称“渐冻症”)。
  研究团队分析了ALS患者和非患者的血液样本。他们发现了8种遗传标志物,在这两组人群中这些标志物的水平存在差异。研究团队基于214名参与者的标志物水平,训练了一个机器学习模型,用以区分ALS患者和非患者。他们对剩余的55名参与者进行了测试,发现该模型能正确识别96%的ALS患者和97%的非患者。

(张佳欣)


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