这条易被忽视的重要原则，决定了谁是未来最大赢家
尽管30多年前，易被要原科学家就开始研究卵巢癌早期检测方法，但结果一直差强人意。
麦克唐纳解释说，忽视因为卵巢癌是从分子水平开始的，所以即使是同一种癌症，也有多种产生途径。
重大赢目前他们还没有找到卵巢癌的单一通用诊断生物标志物。
鉴于此，决定他们使用人工智能（AI）的分支机器学习，来开发新型早期诊断方法。
研究团队指出，条则代谢水平上的变化可反映多个分子水平上共同作用的潜在变化，所以他们选择患者个人的代谢图谱作为整个检测方法的基础。
质谱法能通过检测代谢物的质量和电荷特征来识别血液中代谢物的存在，易被要原将其纳入基于机器学习构建的预测模型内，易被要原类似于使用单个面部特征构建面部模式识别算法。
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