Theo nghiên cứu đăng trên tạp chí Nature Medicine, công cụ học sâu có tên là TORCH do các nhà khoa học thuộc Đại học Y khoa Thiên Tân và Bệnh viện trực thuộc thứ nhất của Đại học Trịnh Châu phát triển. TORCH được đào tạo thông qua hình ảnh tế bào học từ 57.220 trường hợp tại bốn bệnh viện Trung Quốc. Công cụ này có thể xác định các khối u ác tính trong chất dịch tích tụ ở ngực và bụng đồng thời dự đoán nguồn gốc của khối u.
Nghiên cứu nêu rõ độ chính xác của TORCH trong dự đoán nguồn gốc khối u chính là 82,6%. Ngoài ra, việc áp dụng phác đồ điều trị phù hợp với những dự đoán về nguồn gốc bệnh từ TORCH đã giúp tăng tỷ lệ sống sót của các ca bệnh lên 27 tháng, so với 17 tháng ở những bệnh nhân được điều trị không theo chẩn đoán của TORCH.
Chẩn đoán và điều trị ung thư không rõ nguyên phát (CUP) vốn là thách thức đối với các bác sĩ lâm sàng do bản chất khó nắm bắt của căn bệnh này. CUP chiếm từ 3% đến 5% tổng số ca bệnh ung thư được chẩn đoán, thường là ác tính, và chỉ có 20% bệnh nhân CUP đạt tỷ lệ sống sót trung bình là 10 tháng.
Các nhà khoa học đánh giá nghiên cứu này nhấn mạnh tiềm năng của hệ thống AI như một công cụ hỗ trợ có giá trị trong thực hành lâm sàng, tuy nhiên cần tiến hành thêm các thử nghiệm ngẫu nhiên để xác nhận hiệu quả của hệ thống này.
