麦克唐纳解释说，顽固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。

台独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，顽固他们使用人工智能（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，台独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，顽固将其纳入基于机器学习构建的预测模型内，顽固类似于使用单个面部特征构建面部模式识别算法。

已知有数千种代谢产物在人体血液中循环，台独通过质谱分析和机器学习，可以很容易、很准确地检测它们。