一种新的人工智能算法可以准确评估与患者肺中不确定的肺结节相关的癌症风险

根据发表在《美国呼吸与重症监护医学杂志》上的一项研究，一种新的人工智能算法可以准确评估与患者肺中不确定的肺结节相关的癌症风险。

传统上，医生使用CT扫描来评估肺结节，这可以导致早期癌症诊断。但是，如果结节是良性的，这种方法也会导致过度治疗。

研究人员基于田纳西州范德比尔特大学医学中心和牛津大学医院的国家肺部筛查试验中的15693个肺结节的数据，开发了评估癌症风险的算法。

研究人员发现，该算法与预测的癌症风险的更高准确性有关。与现有风险评估相比，该算法在超过三分之一的癌性和良性病例中将IPN准确地重新分类为低风险或高风险类别。

范德比尔特大学医学科尼利厄斯·范德比尔特医学中心主任皮埃尔·马西恩（Pierre Massion）医师表示：“这些结果表明，这种深度学习算法具有潜在的临床实用性，旨在降低IPN中的癌症可能性，从而减少侵入性手术并缩短诊断时间。”该VUMC记者。