皮膚黑色素瘤是皮膚癌常見類型之一。與原發性黑色素瘤相比，轉移性黑色素瘤患者存活率更低。因此，準確鑒別黑色素瘤類型并制定相應治療策略，庫卡機器人驅動器維修，對提高患者存活率具有重要意義。
印度因德拉普拉斯塔信息技術學院教授加金德拉·拉加瓦等人開發出6個機器學習模型，用于識別和驗證17個黑色素瘤基因的標記。機器學習即用計算機模擬人類的學習行為，m.amc-iso.com，是人工智能核心算法之一。此前，其他關于黑色素瘤的研究已經報告了這17個基因中的11個，該研究小組首次將其余6個基因的標記用于鑒別黑色素瘤類型。
研究人員對6個機器學習模型進行測試，用它們識別并驗證上述17個基因的相關RNA（核糖核酸）、微RNA以及基因的甲基化特征等，其中表現最好的一個模型區別轉移性還是原發性黑色素瘤的準確率超過89%。研究還發現，KUKA機器人電路板維修，RNA、微RNA等基因標記物不僅能用于區分黑色素瘤類型，還可以幫助判斷轉移性黑色素瘤的發展階段等。