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AMC 利用 AI 进行早期肾移植排斥反应诊断

Date:

专职记者

,

韩国

照片来自 Envato

它专注于利用表面增强拉曼光谱来检测低浓度分析物。

韩国牙山医疗中心 (AMC) 的一个研究团队利用生物标志物检测和基于人工智能 (AI) 的判别技术,使用少量血清对肾移植排斥反应进行早期诊断。

该团队专注于利用表面增强拉曼光谱 (SERS) 通过金属材料的局部表面等离子体共振 (LSPR) 模式提高灵敏度来检测低浓度分析物。

他们假设,当与 AI 技术相结合时,分析血清中不同生物标志物产生的拉曼模式可以提高排斥反应诊断的准确性。

该团队分析了患者排斥反应的预后,并将他们分为无移植排斥反应、抗体介导的排斥反应和 T 细胞介导的排斥反应组。

他们通过评估移植后的肾脏损伤和功能来验证基于 AI 的拉曼信号分析。

根据 AMC 分析,线性判别分析结果显示准确率为 93.53%,偏最小二乘判别分析准确率达到 98.82%。

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