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身體檢測:人工智慧比醫生更能發現肺癌

研究人員使用了一種深度學習演算法,通過計算機斷層掃描準確地檢測肺癌。研究結果表明,人工智慧可以超過人類對這些掃描的評價。肺癌原因幾乎160,000據最新估計,美國的死亡人數。這種情況是美國癌症相關死亡的主要原因,早期發現對於阻止腫瘤的擴散和改善患者的預後都是至關重要的。

作為胸部X光的另一種選擇,醫療保健專業人員最近使用計算機斷層掃描(CT)檢查肺癌。

事實上,一些科學家認為CT掃描是優勝劣汰用於肺癌的X射線檢測,研究表明低劑量CT(Ldct)特別是低劑量CT(Ldct)降低了肺癌的死亡率。20%.

然而,較高的假陽性率和假陰性率仍然困擾著LDCT程序。這些錯誤通常會推遲肺癌的診斷,直到病情發展到很難治療的晚期。

新的研究可以防止這些錯誤。一組科學家利用人工智慧(AI)技術在LDCT掃描中檢測肺部腫瘤。

來自加利福尼亞州山景城谷歌健康研究小組的謝志偉(DanielTse)是這項研究的相應作者,該研究的結果發表在「華爾街日報」(The Journal)上。

「模型優於所有六位放射科醫生」

Tse和他的同事將一種名為深度學習的人工智慧應用於42,290次LDCT掃描,他們從位於伊利諾伊州芝加哥的西北醫學醫院的西北電子數據倉庫和其他數據來源獲得了這些信息。

深度學習演算法使計算機能夠通過實例學習.在這種情況下,研究人員使用初級LDCT掃描和早期LDCT掃描(如果可用的話)對系統進行培訓。

以往的LDCT掃描是有用的,因為它們可以顯示肺結節的異常生長速度,從而顯示惡性腫瘤。

在目前的研究中,人工智慧提供了一個「自動圖像評估系統」,在沒有任何人類乾預的情況下準確預測肺結節的惡性程度。

研究人員將人工智慧的評估結果與六位擁有長達20年臨床經驗的美國放射科醫生的評估結果進行了比較。

Tse和他的同事們報告說,當以前的LDCT掃描無法獲得時,AI「以11%的假陽性和5%的假陰性優於所有六位放射科醫生」。當先前的影像可用時,人工智慧的表現和放射學家一樣好。

研究的合著者之一,芝加哥西北大學范伯格醫學院麻醉學助理教授mozziyar etemadi博士解釋了為什麼人工智慧能夠超過人類的評價。

Etemadi博士說:「放射學家通常在一次CT掃描中檢查數以百計的2D圖像或『切片』,但是這個新的機器學習系統以一個巨大的、單一的三維圖像來觀察肺部。」

3D中的人工智慧在檢測早期肺癌的能力上可能比看2D圖像的人眼敏感得多。這在技術上是『4D』,因為隨著時間的推移,它不僅要看一次CT掃描,而且還要看兩次(當前和先前的掃描)。「

他繼續說:「為了用這種方式構建人工智慧來查看CTS,你需要一個龐大的谷歌規模的計算機系統。」「這個概念是新穎的,但它的實際工程也因規模而新穎。」

埃特馬迪博士繼續稱讚使用深度學習技術的好處,強調其精確性.研究人員說:「這個系統可以用更多的特異性對病變進行分類。」

Etemadi博士總結道:「我們不僅可以更好地診斷癌症患者,還可以說如果某人沒有癌症,就有可能將他們從侵入性的、昂貴的、有風險的肺活檢中拯救出來。」

然而,研究人員警告說,首先有必要在更大的隊列中驗證這些結果。


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