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目前隨著胸部CT篩查的逐漸普及,早期肺癌占比越來越高,但患者術后五年生存率未見明顯改善,很大一方面原因是術前沒有對淋巴結進行準確評估。如何及時準確的評估淋巴結的狀態,是科研人員最為關心的問題。
肺癌細胞的掃描電子顯微鏡照片。
可疑肺結節的生長速度是惡性腫瘤的重要指示,為了讓AI在無人類參與的情況下學會預測肺結節的惡性程度,研究者在訓練AI時不僅準備了患者初次確診時的CT掃描作為輸入,還使用了更早之前的CT掃描進行比對。“AI不僅要看當前的CT掃描,還要比對先前的掃描結果,因此理論上講,這是一種‘4D’掃描。”Etemadi教授補充。
這一模型還需要經過大規模的臨床驗證,但這一發現仍展現了改善肺癌患者管理和預后的希望。以AI強大的學習能力,我們期待經過臨床驗證,這樣的系統可以早日輔助醫生評估肺癌篩查,為患者盡早擒拿肺癌這一殺手。
人工智能看病?5大趨勢全景揭秘未來醫療
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