澳洲政府近日通过一项120万澳币的研究资金，给予南澳大学营养流行病学系Elina Hypponen教授的研究团队，进行AI系统识别与侦测卵巢癌潜在病患的开发工作。
　　主导此项研究计划的Elina Hypponen教授。 （Source：Optometry Australia）
　　卵巢癌由于前期症状不明显，并缺乏如子宫颈抹片筛检般快速有效的检测方式，导致病患通常在检测出癌细胞时，都已经处于晚期阶段。而卵巢癌晚期的5年内存活率不到30%，也是妇科癌症死亡原因的首位。
　　因此，为卵巢癌开发有效的检测方式，将有助于提高早期发现率，增加治愈的几率。Hypponen教授的团队，将运用英国生物样本库（UK Biobank）所提供的273,000名女性志愿者健康资料，包括年龄、基因串行、饮食和生活习惯等，创建一套卵巢癌高危险群的检测指标。
　　下一阶段，便是让AI系统针对这套检测指标进行深度学习，并开发出相对应的快速筛检程序，让这套系统可以如抹片筛检一般普及到各级医疗单位，以便提早发现高危险者，并进行后续的常规关注检查，就能大幅提高早期治愈的几率。
　　＂卵巢癌与年龄、基因、肥胖、排卵周期和子宫内膜异位等因素，都有高度相关。＂Hypponen教授指出，研究团队除了开发AI检测系统之外，同时也将研究使用荷尔蒙控制，或其他药物，例如口服避孕药或阿斯匹林（Aspirin），来进行高危险群的早期控制，降低癌细胞产生几率。
　　这项为期四年的计划，将是世界上第一个专门针对卵巢癌开发AI早期侦测方案的研究，研究团队将致力于将这套系统，与抹片筛检和接触检查一般，成为提高女性癌症早期检测的主力之一。

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