投稿来源：汇众研究院

全球所有癌症中，肺癌是最致命的。每年有超过170万人确诊为肺癌，超过了乳腺癌、前列腺癌和结肠直肠癌的总和。由于肺癌早期症状的隐匿性，多数患者在确诊时已经是局部晚期或发生远处转移，错过了最佳治疗时机。如果肺癌能在早期被发现，并及时采取相应的干预手段进行规范治疗，那么患者五年生存率可提高到80%。

精准医疗和人工智能的发展为早期肺癌诊断提供了重要的突破口。近日，据外媒New Atlas报道，《NATURE》上的一项最新研究表明，谷歌能够利用人工智更好地模拟和预测肺癌，准确程度甚至超过放射科的专家。

目前放射科医师在进行肺癌筛查时通常从单次CT扫描中查看数百张图像。在谷歌的案例中，其研究人员通过美国国立卫生研究院和西北大学的45000多次胸部CT扫描训练其机器学习算法，其中一些CT扫描结果显示出不同阶段的癌症特征。该算法通过从CT扫描生成3D模型来工作，生成全面的肺癌恶性肿瘤识别并预测专业医师肉眼很难看到的细微恶性组织或肺结节，有助于揭示可疑组织的生长速度。

为了测试该模型，谷歌要求其AI检查45,856个胸部CT扫描结果，并将该算法生成的报告与6位专业放射科医师检查的结果进行比对。谷歌表示，通过AI对肺癌患者检测的准确率提高了5%，误报率降低了11%以上。此外，这项研究在确定筛查高风险患者(如长期吸烟者)时，可将死亡风险降低约20%，大约50%的肺癌患者在接受治疗后依旧能够被诊断出来。

这项研究为通过计算机辅助和自动化优化筛选创造了机会，虽然绝大多数患者仍然未经筛查，但通过在数千个医学图像上训练机器进行算法测试，已经展示出深度学习模型的潜力，显著提高全球肺癌筛查的准确性、一致性和采用率。

但该研究仅限于已经接受过治疗的患者，因此无法判断该系统在用于新患者时是否会带来更有效的护理和更好的治疗效果，因此仍需要进行更严格的测试后才能投入医疗实践。

据悉，美国每年有16万人死于肺癌，但仅有2%至4%的患者接受了肺癌筛查。谷歌高管承认这项研究还有一些不足之处，并补充说他们正在与临床伙伴展开深度合作以进一步完善和验证该系统。“为了对此进行全面评估，谷歌必须与研究机构合作并开展大规模试验，以了解这项技术将如何在大规模和广泛的人群中发挥作用。”谷歌产品经理Daniel Tse说道。