近日，来自中佛罗里达大学（UniversityofCentralFlorida）计算机视觉研究中心的研究人员们开发出了一个新的人工智能系统，以帮助检测肺癌患者的小肿瘤，而这些小肿瘤在使用传统检测方法时往往很难发现。
肺癌是生存率最低的癌症之一，据统计，在美国每年肺癌会造成约80万人死亡。更让人沮丧的是，在过去四十年中，尽管癌症患者的总生存率提高了2倍多，但肺癌患者的生存率几乎没有提高。目前仅有5%的肺癌患者生存期超过10年。
在这项研究中，研究人员使用了一种类似于面部识别算法的方法，使用大脑作为模型来创建一个AI系统，从而识别肺癌患者CT图像的小肿瘤。就像面部识别软件需要扫描成千上万张面部照片，来寻找特定的模式并与人脸进行匹配一样，研究人员也需要训练AI系统从无数的CT图像中识别那些不易被肉眼发现的小肿瘤。
▲肺癌是生存率最低的癌症之一（图片来源：RF）
为了实现这一点，研究人员使用了多例来自美国国立卫生研究院（NIH）的CT图像，并将这些图像数据输入到他们开发的AI系统中进行训练。在这个过程中，每一张CT图像都可以帮助AI完善其需要识别的肿瘤信息，如肿瘤的大小和形状等。同时在这个过程中，AI模型也逐渐学会了如何区分良性和恶性肿瘤，以及如何忽略CT图像中呈现的其他组织、神经和肿块等因素。
研究结果显示，经过训练的AI系统在CT图像中发现小肿瘤的准确率约为95%，而人类放射科医生的准确率只有65%。AI系统取得的这一结果大大超出了人类医生的水平。
▲中佛罗里达大学的助理教授UlasBagci博士领导完成了这项研究（图片来源：UniversityofCentralFlorida,KarenNorum）
“我相信这项研究会产生非常大的影响，”这项研究的负责人、中佛罗里达大学的助理教授UlasBagci博士表示：“在美国，肺癌是头号癌症杀手，那些在晚期才得到诊断的肺癌患者存活率只有17%。如果我们能够找到更早诊断肺癌的方法，就可以帮助提高这种疾病的存活率。”
Bagci博士表示，这项研究的下一步，就是寻找相应的合作伙伴，将这医院环境中。在那之后，这项技术可能还需要一两年的时间才能真正投入市场。
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