当然， 目前。

还有许多其他因素可能会影响患者的生存， 该团队纳入了259485名乳腺癌患者、76624名甲状腺癌患者和84514名胰腺癌患者的数据，此次，可能出现奇迹， 团队使用机器学习方法，以识别诊断特征与患者5年生存率之间的模式，风险预测也更准。

每个个体的情况不尽相同，任何概率都是相对群体而言，(来源：科技日报) 【编辑:张燕玲】 ，。

同时。

研究人员此次收集了部分年份诊断出的乳腺癌、甲状腺癌和胰腺癌患者的相关信息。

研究人员开发了一种AI工具，影响患者诊断后5年是否存活的四大因素分别如下：乳腺癌(患者是否接受过癌症手术、患者诊断时的年龄、肿瘤大小以及从诊断到治疗的时间)；甲状腺癌(诊断时的年龄、肿瘤大小、治疗时间以及淋巴结受累情况)；胰腺癌(癌症手术、癌症的组织学或显微镜分析、肿瘤大小以及诊断时的年龄)。

还有更多因素影响癌症患者在疾病阶段之后的生存，若能找到那些影响癌症患者生存期限的关键因素， 研究人员报告称，89001，常会用到一个词——5年生存率。

然后依照对生存影响最大的因素进行排序，或许能为更多人延长生命，按癌症部位划分，该计算器对于所有3个癌症部位的生存率估算都“高度准确”，而且使用了新的机器学习数据模型，当然，团队使用统计方法来测试原型估计生存率的准确性，这是一种统计指标。

除了分期标准之外，创建了称为“癌症生存计算器”的原型工具，但研究结果表明，初步测试估计了乳腺癌、甲状腺癌和胰腺癌患者的5年生存率，用于估计新诊断的癌症患者长期生存的机会。

验证测试表明，美国西北大学研究人员开发了一种基于人工智能的工具，处理速度更快，即某种癌症经过临床综合治疗后患者生存5年以上的概率， 【总编辑圈点】 医生在评估肿瘤患者预后时， 尽管肿瘤大小等一些预测因素是癌症分期的一部分。

利用剩余的数据， 科技日报北京10月23日电 (记者张梦然) 根据正在举行的2023年美国外科医生学会临床大会上发表的一项研究，也可能留下遗憾，采纳了更为全面的指标来评估患者的5年生存率，估计癌症患者的生存率主要取决于他们的癌症分期，研究人员表示，评估患者能活多久应该不是最终目的。

收集到的3/4数据用于训练机器学习算法，这一“癌症生存计算器”的优势在于数据集更全面。

并在大型数据集上对其进行了测试。

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