摘要：18种标记蛋白质的特征。总结041. 模型性能验证：18种蛋白质模型在99个盲法样本上经过严格验证，表现出高准确度、精确度和召回率。2. 克服传统病理局限：AI系统克服了传统病理方法的局限性，如依赖形态学和有限的活检材料。3. 模型鉴别力：UMAP图中的明显聚
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18种标记蛋白质的特征。总结041. 模型性能验证：18种蛋白质模型在99个盲法样本上经过严格验证，表现出高准确度、精确度和召回率。2. 克服传统病理局限：AI系统克服了传统病理方法的局限性，如依赖形态学和有限的活检材料。3. 模型鉴别力：UMAP图中的明显聚类和ROC分析显示的强预测能力，凸显了模型的鉴别力。4. 一致性与差异性：研究结果与其他使用蛋白质组数据和AI在肿瘤诊断中的研究一致，但也存在差异，如侧重于眼睑肿瘤和蛋白质组数据而非图像分析。5. 伦理和监管问题：在临床实践中实施基于AI的诊断系统需要考虑伦理和监管问题，包括数据隐私、患者同意以及对医患关系的潜在影响。6. DIA蛋白质组学的挑战：DIA数据的复杂性和高成本使其在常规临床应用中不完全可行，靶向MS技术可能更实用。7. 精准医疗的重要性：研究强调了基于AI的诊断系统在推进眼睑肿瘤精准医疗方面的重要性，有望改善患者护理和预后。持续研究与合作将推动精准医疗的发展，并改变诊断和治疗眼部肿瘤的方式。参考资料：1.Shields J. A., Shields C. L. Eyelid, Conjunctival, and Orbital Tumors: an Atlas and Textbook (Lippincott Williams & Wilkins, 2008).2.Wang, L. et al. Clinicopathological analysis of 5146 eyelid tumours and tumour-like lesions in an eye centre in South China, 2000–2018: a retrospective cohort study. BMJ open 11, e041854 (2021). 来源：阿乐科学万花筒
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