Gene expression profiling and predictive modeling of cancer biomarkers using machine learning and IoT-Enabled biosensors
8.0
来源：
Nature
关键字：
AI medical imaging
发布时间：
2025-12-05 03:37
摘要：
该研究探讨了利用物联网（IoT）生物传感器和机器学习（ML）模型进行癌症生物标志物的实时监测。通过整合基因表达分析和先进的生物传感技术，研究识别了多个关键生物标志物，并展示了其在癌症早期检测和个性化治疗中的潜力。尽管当前工作为理论框架，未来将重点关注临床转化和实验验证，以实现实际应用。
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关键证据
研究整合了基因表达分析、物联网生物传感器和机器学习，以增强癌症生物标志物的检测和监测。
CNN模型在生物传感器分类中表现出最高的准确率（97.2%）。
尽管样本量有限，模型显示出强大的泛化指标，包括F1-score（0.97）和AUC（0.97）。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究探讨了利用物联网（IoT）生物传感器和机器学习（ML）模型进行癌症生物标志物的实时监测。通过整合基因表达分析和先进的生物传感技术，研究识别了多个关键生物标志物，并展示了其在癌症早期检测和个性化治疗中的潜力。尽管当前工作为理论框架，未来将重点关注临床转化和实验验证，以实现实际应用。