據外媒New Atlas報導，像所有形式的疾病一樣，早期診斷肺癌可以大大提高患者的生存機會，但與所有癌症一樣，實現癌症的早期診斷通常十分困難。根據一項新發表的研究，旨在利用人工智能更好地模擬和預測肺癌的谷歌研究計劃顯示出前景，該技術甚至在某些方面優於擁有執照的放射科醫師。

乳腺癌、皮膚癌和卵巢癌等少數幾種類型的癌症目前可以通過AI的幫助得到更好的治療，近年來一系列研究突破提高了早期和更準確診斷的前景。通過在數千個醫學圖像上訓練機器學習算法，這些系統可以檢測到人類可能不會注意到的小的和可能有問題的變化。這些技術技術有朝一日可以帶來更好的患者結果。

在谷歌的案例中，其研究人員通過美國國立衛生研究院和西北大學的45000多次胸部CT掃描訓練其機器學習算法，其中一些CT掃描結果顯示出不同階段的癌症特徵。該算法通過從CT掃描生成3D模型來工作，使用該模型來檢測肺結節中的微小惡性組織，並產生整體肺癌惡性腫瘤預測。

然後研究人員使用單個CT掃描將該算法用於診斷，並將該算法的準確性與六個具有醫師資格的放射科醫師相比。谷歌表示，其檢測到的癌症病例增加了5％，誤報率降低了11％以上。

儘管該系統僅使用歷史掃描對現有患者進行了驗證，並且需要進一步開展工作以探索其在臨床環境中的作用，但谷歌將早期結果描述為“令人鼓舞”。

“這為通過計算機輔助和自動化優化篩選過程創造了機會，”作者在他們的論文摘要中寫道。“雖然絕大多數患者仍然未經篩查，但我們展示了深度學習模型的潛力，以提高全球肺癌篩查的準確性、一致性和採用率。”

該研究發表在《自然醫學》雜誌上。