研究人員正在探索人工智能對醫學的影響。近日，英國的醫生、科學家和研究人員合作建立了一個人工智能模型，希望利用該模型準確地識別癌癥，以加快疾病的診斷速度并使患者快速接受治療。

癌癥是全世界死亡的主要原因。據世界衛生組織的數據稱，癌癥每年導致約1000萬人死亡，即近六分之一的死亡都與癌癥相關。然而，在許多情況下，如果及早發現癌癥并迅速治療，是可以治愈的。

肺癌是全球癌癥死亡的最大原因，那些早期診斷的人可以得到更有效的治療。早期肺癌有手術治療指征，一般來講，一期、二期肺癌都有以手術方法治愈的機會，個別情況下，肺癌三期患者也能夠做手術。但大部分肺癌患者往往是在三期或四期診斷出來的。相關數據顯示，與癌癥晚期發現的人相比，早期診斷出患有肺癌的人更有可能多存活五年。

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在這一背景下，如何盡早發現癌癥尤為關鍵。近日，由英國皇家馬斯登NHS信托基金會、倫敦癌癥研究所和倫敦帝國理工學院的專家設計的人工智能系統聲稱已經可以識別CT掃描中發現的腫瘤異常生長是否會產生癌變。該研究結果發表在《柳葉刀》子刊《eBioMedicine》雜志上。

研究人員表示，最新的算法比現有的更有效，希望未來能提高癌癥的早期篩查，通過將高危患者識別篩選出來，快速跟蹤他們并進行早期干預，從而提升癌癥治療的成功率。

研究團隊對大約500名患有較大肺結節的患者進行CT掃描，并開發了一種使用放射組學的AI算法，該技術可以從人眼不易發現的醫學圖像中提取重要信息。隨后，研究人員開始測試這種人工智能模型，以確定它是否可以準確識別癌性結節。

通過使用一種稱為AUC的方法，研究人員查看了該模型在預測癌癥方面的有效。AUC為1表示模型完美。結果表明，人工智能模型識別每個結節的癌癥風險的平均AUC值為0.87。

“根據這些初步結果，我們的模型似乎可以準確識別癌變的大肺結節。”研究團隊稱。此外，人工智能模型還可以幫助醫生對目前被認為是中等風險的腫瘤異常生長患者做出更快的決策。

研究人員同時強調，在將該模型引入醫療保健系統之前，還需要進行更多測試。接下來計劃在臨床上對肺結節較大的患者進行這項技術的測試，從而驗證臨床上是否能準確預測他們患肺癌的風險。

AI系統的潛在好處是顯而易見的。皇家馬斯登醫院呼吸內科顧問醫師和癌癥研究所團隊負責人表示，肺癌是一個很好的例子，能夠說明為什么迫切需要采取新的技術來加快癌癥檢測的速度。

香港大學深圳醫院胸部腫瘤中心主任孔鳳鳴在近日舉行的一場“十大主要流行癌譜防治專題”直播稱，現在越來越多的人在體檢中發現有肺結節，而在CT掃描中發現的肺結節，只有4%到5%是早期肺癌。她表示：“人工智能正在肺癌的早期篩查和精準診斷上發揮重要作用，結合臨床患者信息、結節影像數據和血液生物標志物的人工智能模型將可能為肺癌的早期診斷提供更好的模型。”

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