头颈部原发性肿瘤和肺癌转移头颈部，在治疗时方法不同，但是在鉴别时却需要医生花费较大的功夫。同时一些患有原发性头颈部肿瘤的患者可以患有肺癌肿瘤，这对于患者的诊断和治疗增加了难度。

在一项新的研究中，来自几个德国研究机构的研究人员测试了几种机器学习算法，以了解它们如何识别与头颈癌相关的肺部肿瘤(即从头颈癌到肺癌的肺转移)和与头颈癌无关的肺部肿瘤(即原发性肺部肿瘤)之间的差异。后续，对于肿瘤治疗十分关键，到时候出国看病或许可以成为患者更好的选择。

相关研究结果发表在2019年9月11日的《科学转化医学》杂志上。论文的题目是“机械学习分析的命名、分类、区分、识别和分类”。在这篇论文中，他们描述了这些算法以及它们在测试时的效果。

图片来自Philipp Jurmeister

在这项新研究中，研究人员测试了三种基于神经网络的机器学习算法，看看它们能做得多好。其中一种机器学习算法是他们开发的被称为人工神经网络的算法，另外两种机器学习算法是支持向量机和随机森林。

研究人员报告说，人工神经网络在区分这些肺部肿瘤类型方面表现更佳，准确率为96.4%，支持向量机和随机森林的准确率分别为95.7%和87.8%。他们还报告说，在另一项针对有头颈部鳞状细胞癌病史的患者的测试中，人工神经网络表现更佳，准确率约为98%。

这些研究人员指出，他们的结果是有希望的，但也注意到，为了确保人工神经网络在现实环境中发挥作用，还需要更多的研究。他们还想知道它是否适用于身体其他部位的肿瘤。

头颈部肿瘤

头颈部肿瘤包括颈部肿瘤、耳鼻喉科肿瘤以及口腔颌面部肿瘤三大部分。颈部肿瘤在综合性医院属于普通外科，比较常见的就是甲状腺肿瘤；耳鼻喉科肿瘤常见的有喉癌、副鼻窦癌等；口腔颌面部肿瘤常见的为各种口腔癌 ，如舌癌、牙龈癌、颊癌等。因此，头颈部所发生的肿瘤，其原发部位和病理类型很多。同时，头颈部重要器官比较集中，解剖关系复杂，治疗方法各异。

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