据欧洲呼吸学会国际大会上提出的研究，人工智能 (AI) 程序可以在用现有方法诊断肺癌之前一年通过 CT 扫描发现肺癌迹象。[1]
肺癌是癌症死亡的最常见原因，全世界每年约有 180 万人丧生。当治疗不太可能成功时，肺癌通常在晚期被诊断出。
研究人员希望使用人工智能来支持肺癌筛查可以使这一过程更快、更高效，最终帮助更多患者早期诊断。
计算机断层扫描或 CT 扫描已被用于发现肺部肿瘤的迹象，然后进行活检或手术以确认肿瘤是否为恶性。但每次扫描都需要一位放射科专家检查大约 300 张图像并寻找可能非常小的癌症迹象。使用 CT 扫描筛查肺癌高危人群的试验显示出前景，但由于放射科医师一次查看每张图像以确定谁需要进一步检查的实际困难，筛查受到了阻碍。
这项新研究由蔚蓝海岸大学 Inria(法国国家数字科学与技术研究所)中心 Epione 项目团队的研究员 Benoît Audelan 提出。他与来自蔚蓝海岸大学、Therapixel(一家专门从事医学成像人工智能的软件公司)和尼斯大学医院的同事一起工作。
研究人员使用一组来自 888 名患者的 CT 扫描来训练他们的 AI 程序，这些患者已经被放射科医生检查过以识别可疑的生长。
然后，他们使用在试验的最后两年进行的 CT 扫描，对参与为期三年的肺部筛查试验的不同组的 1179 名患者进行了测试。其中包括 177 名在试验中进行最后一次扫描后通过活检被诊断为肺癌的患者。
该程序在这些 CT 扫描中识别出 177 种恶性肿瘤中的 172 种，这意味着它在检测癌症方面的有效率为 97%。程序漏掉的五个肿瘤靠近胸部的中心，在那里肿瘤很难与身体的健康部位区分开来。
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