共同チームが自己適応機械学習と新たな特徴選択方法を結びつけることで、コンピュータがアシストするスピーディな脳卒中診断を実現した。研究の説明図

　　脳卒中は死亡と障害の主な原因の一つだ。スピーディな診断は脳卒中の早期警戒や治療・管理の中心的な内容だ。中国新聞網が伝えた。

　　22日に明らかになったところによると、復旦大学閔行病院の趙静教授と上海交通大学の銭昆教授の共同チームは、自己適応機械学習と新たな特徴選択方法を結びつけることで、コンピュータがアシストするスピーディな脳卒中診断を実現した。この新たな方法はスピーディな脳卒中診断の補助手段になり、また脳梗塞の分子メカニズムのさらなる模索に実行可能なツールを提供した。

　　対照研究によると、コンピュータがアシストするスピーディな脳卒中診断の精度は84.12％、感度は88.24％、特異性は80.00％にのぼる。同成果は国際的な学術誌「アドバンスド・サイエンス」に掲載された。

　　現在脳卒中の診断で採用されているのは、磁気共鳴画像（MRI）に基づく検査方法だ。大型で最高ランクの病院でも24時間にわたり関連設備を使用できるケースは稀で、臨床的にはスピーディな診断方法の切実な需要がある。

　　趙氏と銭氏の共同チームは世界の先進技術を採用し、血清代謝指紋（SMF）をスピーディに抽出し、これを臨床指標と結びつけ、マルチモデルの識別方法を構築した。最終的に重要代謝産物特徴を20種に絞り込み、診断力を高めた。（編集YF）

　　「人民網日本語版」2021年2月23日