我能看到你的寿命：利用精准医学方法预测人类寿命的新进展这项研究证明

现代医学的一个重要方向是精准医学，利用各种生物标记为每位病人建立针对性的干预与治疗方案。2017年5月10日发表在《科学报告》上的一篇文章介绍了利用精准医学方法预测人类寿命的新进展，文章名为Precision Radiology: Predicting longevity using feature engineering and deep learning methods in a radiomics framework。

精准医学方法依赖于获取每位病人真实确切的健康状况，这些健康状况是基因风险与环境因素共同作用的产物。目前，精准医学受限于缺少行之有效的无创医学测试，难以确定与个体健康有关的全部表现型范围，而这些知识对更好地进行早期干预、制定治疗决策与减缓慢性病流行的持续恶化十分关键。

特征工程和深度学习法的分析图示。

Oakden-Rayner et al.

来自澳大利亚皇家阿德莱德医院与阿德莱德大学的Luke Oakden-Rayner和同事进行了一系列概念验证实验，利用定期获取的CT横断面图像与计算机图像分析技术预测病人寿命，近似表征病人整体的健康与疾病状况。研究者表示，虽然数据集体量有限，使用的也是现成的机器学习方法，他们仍得出了与人工临床方法一致的寿命预测。

这项研究证明，影像组学技术可以用来提取与死亡率有关的生物标记，而死亡率是流行病学与临床研究中最常用的指标之一。同时，他们还展示了深度学习和卷积神经网络可有效用于影像组学研究。这一在例行获取的医疗图像上应用计算机图像分析的技术为推进精准医学计划带来了可观的前景。?

srep|doi:10.1038/s41598-017-01931-w

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Precision Radiology: Predicting longevity using feature engineering and deep learning methods in a radiomics framework

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