科学家一直致力于将人工智能（AI）与医疗领域结合，诊断尚未显现的潜在病症。如今加州大学洛杉矶分校（UCLA）的科学家们开发了一种新的软件，通过寻找DNA中的特定分子，来检测潜在的，同时还可以找出癌症在身体的具体位置，一年内就可以问世。
加大洛杉矶分校的周教授（Xianghong Jasmine Zhou）与带领的团队一同开发的“癌症定位”（CancerLocator）”软件用遗传数据来检测血液样本中的肿瘤DNA，通过测量血液中循环的肿瘤DNA的数量来检测。发表于开放获取期刊Genome Biology（影响因子为11.313）中的研究对该计算机程序进行了详述。
癌症的非侵入性诊断非常重要，因为其能够对癌症进行早期诊断，而癌症越早诊断，患者战胜疾病的机会就越大。这套软件能够从单个血液样品中检测癌症，并同时确认癌症类型。虽然此项技术处于初级阶段，并需要进一步验证，但其能够给患者带来巨大的潜在益处。
Zhou教授解释认为：“我们建立了表观遗传标志物，特别是甲基化模式的数据库，这些标志物在许多类型的癌症中都很常见，并对起源于肺或肝等特定组织的癌症具有特异性。我们还汇编了非癌症样本的同一 分子印迹 ，从而拥有比较癌症样本的基线印迹。”
Genome Biology本项研究使用来自29例肝癌患者、12例患者和5例乳腺癌患者的血液样本对这种新型计算机程序以及另外两种名为Random Forest和Support Vector Machine的方法进行了测试。对每个样本进行10次测试以验证结果。Random Forest和Support Vector Machine方法分别具有0.646和0.604的总错误率（测试产生假阳性的可能性），而新型程序获得了0.265的更低错误率。
29例肝癌患者中25例属于早期，12例肺癌患者中5例属于早期。虽然在这些癌症的早期阶段血液中存在的肿瘤DNA水平非常低，但该程序仍能做出诊断，证明了此种方法具有癌症早期检测的潜力。
Zhou教授说，一旦辨识出这个DNA，就可以将它与来自数百人的遗传信息数据库进行比较，进而得知肿瘤的所在位置。她表示，技术的可行性取决于培训的人数、检测和对机器熟悉度。下一步方向是收集固体组织样本，以提高血液检测的准确性，然后在临床环境中进行试验。
世界癌症研究所Lara Bennett表示，非侵入性检测是一件重大的事，如果能成功发现早期癌症，就可以挽救更多患者生命。可惜由于血液样本有限，目前只能针对三种癌症类型进行检测。
剑桥大学癌症流行病学教授Paul Pharoah表示 ，这种血液测试显示了“巨大的潜力”，但他怀疑他们能在如此短的时间内准备就绪。因为在健康人群中检测癌症，那么就需要进行筛查测试，而任何筛选模式的研究都需要多年的时间。
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