人工智能应用在肺癌-人工智能应用在肺癌患者

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用在肺癌的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能应用在肺癌的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能对于癌症治疗有没有办法？
2. 科学家开发的全新AI血液测试如何被用于发现肺癌症状？

人工智能对于癌症治疗有没有办法？

现在已经有不少发展人工智能的企业都开始发力医疗，希望能够借助风口正盛的科技改善人类的生活甚至是挽救人类的生命，小到一些临床的电子设备的更细，大到一些癌症的治疗。本文将会以一个初创公司在肺癌方面作出的努力为例，从而***整个人工智能领域在医疗行业方面的潜力。

肺癌是全球最常见的癌症。这也是最致命的癌症之一。超过80％的肺癌患者会在诊断后五年内死亡，一年内死亡的达到半数。

初创公司Innovation DX的联合创始人迈克尔·帕克（Michael Park）正在努力提高这些几率。 去年12月，总部位于圣路易斯的医疗分析公司***发布其第一个产品——一种GPU加速的AI系统，该系统可从简单的胸部X光检查出还在早期阶段的肺癌。

该产品最初将在美国以外的地方推出，而Park和其联合创始人Connor Monahan则寻求FDA（美国食品药品监督管理局）的批准。

“肺癌今天如此致命，就是因为得出诊断的时间太晚了，”

Park说。“我们想看看我们是否能帮助人们早日发现它。”

是什么使肺癌如此危险？

肺癌症状通常在癌症晚期才会显现出来。常规的胸部X光片很少发现这种疾病。根据美国《医学协会杂志》上发表的一项研究，即使是每年一次的胸部X光片也很少能在早期就发现疾病。

美国肺脏协会（American Lung Association）认为，如果医疗专业人员可以及早发现肺癌，患者的存活率将会增加三倍以上。

谢邀。最近医学期刊《放射》（《Radiology》）发表了一篇论文，说的就是人工智能改善治疗乳腺癌的方法。

来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）、马萨诸塞州总医院（Massachusetts General Hospital）和哈佛医学院（Harvard Medical School）的三位女科学家，联手开发了一套机器学习模型，被称为“随机森林分类器（random-forest classifier）”的方法，并让它接受了 600 个高风险病灶的分析训练。

在综合了家族遗传史、人口统计、以及过往的组织活检和病理报告等信息之后，该模型对 335 个病灶（最终升级为癌症的病患）进行了测试，结果准确诊断了***％的乳腺癌是恶性肿瘤，而传统方法仅为79％。

这项研究的结论是：在将该机器学习模型引入常规诊断实践后，超过 30% 的良***灶切除术是可以避免的。

同时。该技术的工作速度比乳腺X射线检查***0倍——据估计，医生需要50-70个小时来分析50名乳腺癌患者，而该技术只需要约30分钟。

顺手补充一下传统的乳腺癌医疗方法：乳腺X射线检查（Mammograms）——从X光片上看到可疑的病变组织之后，需要对患者进行***活检以确定其是否是癌症。然而，这一工具总会存在风险，譬如误诊，当尝试提高可以识别的癌症数量时，“***阳性”的结果也会增加，导致患者进行不必要的活检和手术。

治疗还谈不上，目前更实用的是诊断，特别是早期诊断预警，然后可能还有些系统能提出更合理的治疗方案的建议，但在药物和手术层面还没明显进展。后续在治疗策略方法药物等方面也会有发展。

这五种癌症的患者有福了！AI诊断不仅准确率比医生高，还能及早发现、减少过度诊疗。

除了下棋（AlphaGo）、陪你聊天（Siri）、让我们的双手脱离方向盘（自动驾驶技术），人工智能（AI）还能做些什么？

看病！

是的，没错。目前AI在医疗领域的应用已经有智能手术机器人、智能药物研发、影像辅助诊断等多种场景，而在癌症的探测和诊断上，AI更是在逐渐发挥出无可比拟的优势。

鳞状细胞癌：一套AI系统能区分恶性皮肤病变和良***变

来自德国、法国和美国的一支[_a***_]研发了一种人工智能（AI）系统，可对皮肤癌进行诊断，准确率比皮肤科医生更高。在这项研究中，该系统能根据癌痣和良性斑点的影像来诊断癌症，准确率为95%，相比之下，一组由58名皮肤科医生组成的团队，其准确率仅为87%。

前列腺癌治疗手术：一种算法可以诊断前列腺癌，准确率堪比病理科医生

科学家开发的全新AI血液测试如何被用于发现肺癌症状？

美国的一组科学家开发了一种血液测试，该血液测试使用机器学习来寻找肺癌的明显症状。该系统仍处于开发初期，最终可以取代CT扫描，作为可疑肺癌患者的一线筛查手段。该测试寻找在人体血液中循环的肿瘤DNA，并且比通常用于诊断肺癌的CT扫描便宜得多。它尚未准备好在广泛的基础上使用，但这项研究令人难以置信，有望成为对抗最致命的一种癌症的有力武器。

医学研究人员和医生已经知道，患者血液中循环的癌症DNA可以作为诊断疾病的工具。但是，要求医疗技术人员寻找那些通过血液流过的微小癌症斑点是不现实的。另一方面，人工智能可以比人类更容易地完成这项工作。

在他们的早期测试中，研究人员发现他们的新系统能够在63％的患有肺癌的患者中识别出1期肺癌。这意味着它仍然在大约三分之一的接受检查的癌症中漏诊了癌症。这听起来可能是不可接受的，而且CT扫描通常会受到误报的困扰，但通常更准确。但是，对于这种新形式的测试而言，这可能不会破坏交易。

由于CT扫描的高昂费用，很多潜在的肺癌患者根本无法接受检查，这使他们在以后被诊断为更晚期癌症的风险更高。可以在血液中发现癌症DNA的血液测试可能是一种容易筛选的方法，可以挽救大量生命。

开发该系统的科学家认为，以这种方式使用该系统每年可以延长多达1200人的生命。此外，有可能对系统进行修改以寻找其他类型的癌症。这是癌症筛查的潜在革命性发展，但要等到看到这些选择在全美乃至世界各地的医院和诊所中出现之前，尚需时日。

到此，以上就是小编对于人工智能应用在肺癌的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用在肺癌的2点解答对大家有用。

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