健康一線（vodjk.com）訊：澳大利亞阿得雷德大學公共衛生學院的Luke Oakden Rayner博士及其同事使用計算機分析患者器官的CT圖像，來預測他們的5年死亡率，準確率高達69%。這項研究成果發表在《科學報告》雜志上。

研究團隊收集了七種不同組織的15,000幅CT圖像——包括心肺組織，這些圖像均來自60歲及以上的患者。研究人員使用Logistic回歸技術確定了一些與5年死亡率相關的圖像特征。然后，研究團隊將數據與“深度學習”技術結合起來。

這是一種計算機可以學習如何理解與分析圖像的方法。自動化系統并不專注于診斷疾病，而是以一種醫生沒有被訓練過的方式，即通過將大量數據合并和檢出細微模式來預測臨床預后。

研究人員用計算機對48名60歲以上患者的胸部CT圖像進行分析。他們發現，與醫療保健專業人員做出的死亡率預測相比，計算機預測他們5年死亡率的準確率高達69%。

該研究說明，CT圖像和計算機學習可能會為精準醫學帶來重大進展。