出国看病：美国研究出人工智能诊断肺癌超越放射学专家

美国研究小组报告了一种基于胸部CT扫描检测恶性肺结节的人工智能。出国看病机构爱诺美康了解到，这项机器其性能可与人体放射科医师相媲美。甚至超越后者。深度学习模型提供自动评估系统，以提高早期肺癌诊断的准确性，并帮助实施临床干预。

出国看病机构爱诺美康介绍，肺癌已经是美国经常见的癌症相关死因，2018年估计有100,000人死亡。美国和欧洲的大规模临床试验表明，胸部检查可以检测到癌症和降低死亡率。然而，该方法具有高错误率和有限的实用性。再加上其他临床因素，许多肺癌发现较晚，难以治愈。

这一次，在美国谷歌健康研究（GHR）的同事们开发了一种深度学习模型。他们使用42290 CT扫描图像来训练人工智能，以预测肺结节的恶性程度而无需人为干预。

出国看病机构爱诺美康介绍，结果发现，在6716个测试案例中，人工智能系统能够检测到非常小的恶性肺结节，准确率为94％。在没有先前的CT扫描图像的情况下，系统的性能超过了所有6位放射科医师;在以前的CT扫描中，性能具有可比性。

研究人员提醒说，这些发现也需要大规模的临床验证，但它仍然表明这种模式将推动未来肺癌患者的管理和预后的改善。

今年1月，美国的FDNA分析技术公司已经接受了人工智能训练，在接收到成千上万的真实患者面部图像后，能够高精度地识别罕见的遗传综合症。早些时候，谷歌的人工智能子公司 - “深度思维”也成功地通过分析医学图像，使人工智能算法能够检测出眼病。它正在寻找青光眼，糖尿病视网膜病变和年龄相关性黄斑变性的迹象，这些迹象更为迅速，比人类专家高效。

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