最近的一次报告表明,人工智能(AI)可以帮助医生确定癌症的风险在肺结节CT是可见的。
(图片:图片由帕斯卡POCHARD-CASABIANCA /法新社通过盖蒂图片社)
医学放射学机械手卢多维奇Foy看看他的屏幕需要肺扫描在阿卡普尔科的吸烟妇女实验阿雅克修12月16日,2021年在法国科西嘉岛地中海。——科西嘉岛想成为肺癌筛查的最前沿,癌症死亡的主要原因在法国和岛上特别活跃,由于推出的一项研究发现“早期肺损伤”的低辐射扫描仪。
根据Anil Vachani博士研究高级作者和导演,临床研究,介入胸肺学和肿瘤学,佩雷尔曼医学院的宾夕法尼亚大学”,胸部CT是这样一个敏感的测试中,您将看到一个小结节在三分之一到一半以上的情况下。我们已经从一个相对罕见的问题,每年在美国影响160万人,”他说。
Vachani博士和他的团队测试了一个基于ai的计算机辅助诊断系统是由牛津大学,英国Optellum有限公司测试是帮助医生更准确地分析胸部CT肺结节和更远。
“人工智能可以通过非常大的数据集提出独特的模式,通过肉眼看不见,最终作为恶性肿瘤的预测,“Vachani博士补充说。
测试
有六位肺脏和六个放射科医生使用CT成像数据单独确定的结节恶性肿瘤研究的可能性。研究包括300例胸部CT扫描的不确定的肺结节,直径5 - 30毫米。
试验表明,人工智能帮助提高结节恶性肿瘤评估胸部CT和增加读者协议风险分类和管理建议。
它还表明,模型运行在诊断和低剂量CT筛查。然而,仍然需要进一步的研究之前,可以使用人工智能工具在一个诊所。
迈出了第一步,接下来是什么?
Vachani博士和他的团队测试的第一步了AI工具在放射学和肺学实践。现在,下一步是把工具到试验,医生可以在真实的环境中使用它。目前,Vachani博士和他的团队正在设计这些试验。
人工智能演示了其价值特别是在医学领域,因为它的高潜力减轻医生的工作负载,同时增加诊断的速度和准确性。
随着人工智能用于检测肺结节的恶性肿瘤,也有正在进行的研究在非小细胞肺癌(NSCLC) radiomics用来预测在肺腺癌远处转移,肿瘤组织学亚型和疾病复发,体细胞突变,基因和总生存期。
同样在2019年,研究人员开发和测试一个deep-learning-based算法分类结果肺恶性肿瘤患者的胸片,活动性肺结核,肺炎、气胸。
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这篇文章是由TechTimes拥有万博体育登录首页
4月Fowell写的
