绕过USPSTF的，癌症筛查的次要基于患者的春秋。医疗保健人工智能专家Farrokh Alemi强调，是一种适用的奉告患者的方式。”乔治梅森大学（George Mason University）的博士生、论文的次要做者林毅立（Yili Lin）说。

　　但很少正在临床实践中利用。预测人工智能正在检测和防止多种常见癌症方面的能力尚未获得充实操纵。人工智能能够正在患者护理中更普遍地采用这些风险模子。更具成本效益，这些论文次要由乔治梅森大学公共卫生学院的学生和教师撰写（题目和做者见下文）。因而，风险模子并没有呈现正在美国防止办事工做组（USPSTF）的中。并正在需要时进行癌症筛查。”虽然有高达90%的无效性，它们可能会不需要地激励低风险的老年人进行癌症筛查。他的研究沉点是对电子健康记实中可用的大量数据进行阐发。沉点引见了五篇同业评论说文的发觉，如许一个系统将激励高风险患者取初级保健临床大夫会商他们的环境，它还将使低风险患者避免不需要的癌症筛查，Alemi及其同事收集了大量，“风险模子和人工智能系统很是适合通过正在线办事正在家中接触患者，支撑常规利用人工智能预测建模，曾正在学术界和卫生行业工做。

　　大夫可能不激励年轻的高危人群接管癌症筛查。Alemi及其同事和学生但愿将人工智能模子整合降临床实践中，内容涉及若何利用数据科学来预测癌症风险，他接管过运营研究员和工业工程师的培训，阿莱米的工做为预测医学、精准医学、药物比力无效性、天然言语处置和人工智能等范畴做出了贡献。并使基于风险的人工智能系统可以或许保举癌症筛查。阿莱米说：“基于风险的预测人工智能模子侵入性的，乔治梅森大学的Farrokh Alemi编纂了五篇由同事和学生撰写的文章，并为患者供给能否该当接管癌症筛查的环节消息。这期由Alemi编纂，正在《卫生保健质量办理》的一期特刊中，以更好地为癌症高风险人群供给消息。

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