据麻省理工学院最新报道，他们的研究人员正在使用最新的机器学习技术，通过减少有毒化疗和放射治疗胶质母细胞瘤(最具侵略性的脑癌)缓解患者在治疗中的痛苦。
所谓的胶质母细胞瘤是一种出现在脑或脊髓中的恶性肿瘤，患者的存活率一般不超过5年，而且还得时刻忍受放射治疗的痛苦和长期用药的副作用。医院一般会按照最大安全药物剂量来给患者配比药物，以此尽可能地缩小 肿瘤，但毕竟是药三分毒，高强度的持续用药带来的便是众多可怕的副作用持续折磨着患者。
据悉，美国麻省理工学院研究人员新开发出的这种人工智能模型，能够通过学习现有给药方案来反复调整剂量，在缩小肿瘤的同时找到尽可能最小的给药剂量和频率，最终发现最佳治疗方案。
负责这项研究的Pratik Shah称："虽然必须要通过减小肿瘤的大小来帮助病人，但与此同时我们希望能够确保病人不会因为化疗毒性和药物副作用而承受过多的痛苦。”
正式基于这一初衷，这一全新的能够用于缓解脑癌患者痛处的人工智能技术得以诞生。
此次机器学习模型以５０名胶质母细胞瘤患者的情况为基础训练数据，模拟开展了每名患者约２万次的给药试验。训练结束后，机器学习模型掌握了最佳给药方案参数。当向系统提供新患者的数据时，机器学习模型就能根据这些参数以及患者的个体条件来设计新的给药方案。
根据实验结果发现，人工智能模型设计出的方案，针对不同患者，可将给药剂量减少四分之一或近一半，很多时候甚至不给某些药物，肿瘤缩小的程度能达到与传统方案相当的水平，这意味着用一半的药就能达到同样的效果，药物副作用将会 大大降低。
当然，该技术局限性依然很大，人工智能的不断发展，未来能够针对癌症的解决方案必将更加先进，人类将有望借助人工智能正面对抗癌症，甚至消灭癌症，一起期待吧！
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