人工智能诊断肺癌超越放射学专家

英国《大自然·医学》杂志20日公开发表一项人工智能（AI）最新进展，美国团队报告了一种需要根据胸部CT扫瞄来检测恶性肺结节的人工智能，其展现出与人类放射医学专家非常，甚至打破后者。该深度自学模型获取了一种自动化的评估系统，借以提升早期肺癌临床的准确性，协助实行临床介入。

肺癌早已是美国最少见的癌症涉及死因，估算2018年的丧命人数为16万人。美国和欧洲的大规模临床试验指出，胸部检查可以找到癌症，减少死亡率。但是，这种方法错误率低、实用性受限，加之其他临床因素的影响，许多肺癌在找到时已是晚期，无法医治。

此次，美国谷歌身体健康研究部门（GHR）的科学家丹尼尔·谢及同事，新的研发了一种深度自学模型。他们使用42290张CT扫瞄图像展开训练，以便使人工智能在无人类参予的情况下，预测肺结节的恶性程度。

结果找到，在6716个测试病例中，该人工智能系统需要以94％的准确率，找到大于的恶性肺结节。在无先前CT扫瞄图像的情况下，该系统的展现出打破所有6位放射医学专家；而在有先前CT扫瞄图像的情况下，两者展现出不相上下。研究人员警告说道，这些找到还必须经过大规模的临床检验，但其依然可以解释，这一模型未来将推展提高肺癌患者的管理和肾功能。

今年1月，美国FDNA分析技术公司已训练人工智能在拒绝接受上万张现实患者面部图像训练后，以低准确率辨识少见的遗传综合征；而早时间，谷歌旗下人工智能子公司——“深度思维”也已顺利使一种人工智能算法通过分析医学影像检测眼病，其找寻青光眼、糖尿病视网膜恶性肿瘤和老年性黄斑发育这三大眼疾的迹象，比人类专家的辨别更加很快高效。AI医疗评估系统的临床准确率超过甚至多达人类医生，已远比新闻。

它的优势显而易见：会疲乏，经验丰富。AI会代替医生，但或许不会代替拒绝接受AI技术的医生。

有所不同水平的医生能对同一张片子做出几乎有所不同的辨别，AI的经常出现，相等于给基层医生配有了一流专家助手，在医疗资源不那么非常丰富的地区，它具备现实的应用于意义。不过，现有医疗AI领域发布的可爱的数据，都相等于研发测试阶段的结果，必须走完原始流程，才有可能确实应用于临床。

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