血常规、尿检等指标就能识别卵巢癌！中山大学刘继红团队牵头，四大医学院联合构建 AI 融合模型

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原标题：血常规、尿检等指标就能识别卵巢癌！中山大学刘继红团队牵头，四大医学院联合构建 AI 融合模型
关键字：卵巢癌,模型,数据,同济,肿瘤
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：6659字

内容摘要：

作者：乔乔
编辑：李宝珠，三羊
中山大学肿瘤防治中心妇科刘继红教授团队，联合南方医科大学、华中科技大学同济医学院附属同济医院、浙江大学医学院附属妇产科医院，基于常规体检中的实验室检验，构建了卵巢癌诊断人工智能融合模型 MCF。根据国家卫生健康委员会发布的《卵巢癌诊疗指南（2022 版）》，我国卵巢癌年发病率居女性生殖系统肿瘤第 3 位，仅次于子宫颈癌和子宫体恶性肿瘤，病死率位于女性生殖道恶性肿瘤之首，其 5 年生存率与诊断时的病程阶段密切相关。根据美国国家癌症研究所发布的数据，在早期的局部感染阶段，卵巢癌 5 年生存率为 92.4% ，而转移阶段 5 年存活率则下降至 31.5%。
卵巢深处盆腔，卵巢病变处于早期时常无特异临床症状，因出现症状就诊时，70% 的患者已处于晚期。因此卵巢癌的早期诊断具有重大意义。
卵巢癌不同阶段的 5 年生存率
近日，中山大学肿瘤防治中心妇科刘继红教授团队，联合南方医科大学、华中科技大学同济医学院附属同济医院、浙江大学医学院附属妇产科医院，针对卵巢癌目前早期诊断困难、缺乏有效肿瘤标志物的困境，构建了卵巢癌诊断人工智能融合模型 MCF，输入常规实验室检验数据

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