谷歌再推人工智能初期肺癌检测系统 检测水平超专业放射科专家-英雄云hpapaas

5月20日，知名医学期刊《自然医学》报告了一个人工智能肺癌检测系统，该系统可以经过胸部计算机断层扫描图象(CT)检测恶性肺结节，检测水平超过专业放射科医生。

《自然医学》评价称，该深度学习模型提供了一个自动化的图象评估系统，能够提高初期肺癌诊断的准确性，为临床干预提供根据。

《自然医学》论文截图，图为整体建模框架。

该论文提到，肺癌是美利坚合众国最多见的癌症死因，2018年约有16万人因此死亡。美利坚合众国及欧洲的大型临床实验表示，胸部筛查可以辨认肺癌并且下降死亡率。但胸部筛查本身存在毛病率较高和适用性有限的问题，作用了肺癌的初期检测和后续医治。

谷歌人工智能部门的Daniel Tse与斯坦福、纽约大学等机构的研究人员合作，开发了一个深度学习模型。他们在42290个CT扫描图象上对模型进行训练，使其能够在没有人为参与的情形下，预估肺结节的恶性程度。

他们发现，人工智能系统能够在6716例测试病例中检测出微小的恶性肺结节，准确率达94%。

研究人员认为，该研究显示了深度学习模型在提高全球肺癌筛查的准确性、一致性和采取率方面的潜力，可能有助于改良肺癌患者的医治和预后进程。研究人员同时指出，上述发现仍需在大量患者中进行临床验证。

据英国《逐日电讯报》报导，2019年5月7日，谷歌在2019年开发者大会上宣布，其研发的人工智能技术可以比医生早一年查出肺癌，使患者存活的几率提升40%。

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