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肺癌。研究结果表明，人工智能可以超越人类对这些扫描结果的评估。梅岭漂流
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新的研究表明，计算机算法在检测肺癌方面可能比放射科医生做得更好。
根据最新的估计，肺癌在美国造成近16万人死亡。这种疾病是美国癌症相关死亡的主要原因早期发现对阻止肿瘤扩散和改善患者预后都至关重要。
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扫描(CT)来筛查肺癌。事实上，一些科学家认为CT扫描在肺癌检测方面优于x射线，研究表明，低剂
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量CT (LDCT)尤其能将肺癌死亡率降低20%。然而，高假阳性和假阴性率仍然困扰LDCT程序。这些错误通常会延迟肺癌的诊断，直到疾病发展到晚期，变得难以治疗。
新的研究可以防止这些错误。一组科学家使用人工智能(AI)技术在LDCT扫描中检测肺肿瘤。
来自加州山景城谷歌健康研究小组的Daniel Tse是这项研究的通讯作者，研究结果发表在杂志上 自然医学。
Tse和他的同事将一种叫做深度学习的人工智能应用到42,290个LDCT扫描中，他们从西北大学电子数据仓库和位于伊利诺伊州芝加哥的西北医学院的其他数据源访问了这些数据。
深度学习算法使计算机能够通过实例学习。在这种情况下，研究人员使用初级LDCT扫描和早期LDCT扫描(如果有的话)对系统进行培训。
以往的LDCT扫描是有用的，因为它们可以显示一个异常的生长速度的肺结节，从而表明恶性肿瘤。
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辣椒素成功地阻止了肺癌小鼠模型的转移。读到现在在目前的研究中，人工智能提供了一个“自动图像评估系统”，可以在没有任何人为干预的情况下准确预测肺结节的恶性程度。
研究人员将人工智能的评估结果与6名拥有20年临床经验的美国认证放射科医生的评估结果进行了比较。
当先前的LDCT扫描无法使用时，人工智能“模型表现优于所有6名放射科医生，绝对假阳性减少11%，假阴性减少5%，”Tse及其同事报 央视女主持人 世界之最的男人
该研究的合著者Mozziyar Etemadi博士是位于芝加哥的西北大学芬伯格医学院麻醉学研究助理教授，他解释了为什么人工智能能够超越人类评估。
“放射科医生通常会在一次CT扫描中检查数百张二维图像或‘切片’，但这种新的机器学习系统可以在一个巨大的三维图像中查看肺部，”埃特马迪博士说。
”3D人工智能检测早期肺癌的能力要比人眼检测二维图像的能力灵敏得多。从技术上讲，这是4D技术，因为它不仅能看到一次CT扫描，还能随着时间推移看到两次(当前扫描和之前扫描)。”
博士Mozziyar Etemadi
他继续说道:“为了构建能够以这种方式查看CTs的人工智能，你需要一个谷歌规模的庞大计算机系统。”“这个概念很新颖，但由于其规模，它的实际工程也很新颖。”
埃特马迪博士接着赞扬了使用深度学习技术的好处，强调了它的精确性。研究人员说:“该系统可以更精确地对病变进行分类。”
“我们不仅可以更好地诊断癌症患者，我们还可以判断他们是否患有癌症，这有可能使他们免于接受侵入性、高成本和高风险的肺活检，”埃特马迪博士总结道。
然而，研究人员警告说，首先有必要在更大的群体中验证这些结果。
