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人工智能可以帮助医生诊断肺癌

人工智能可以帮助医生诊断肺癌
Radiomics决策支持工具。的large-nodule radiomics-predictive向量(LN-RPV)是用来提示患者的早期干预中间(10 - 70%)牧民分数但高风险radiomics得分。信贷:eBioMedicine(2022)。DOI: 10.1016 / j.ebiom.2022.104344

人工智能(AI)可以帮助医生诊断早期肺癌,据一项研究由英国皇家马斯登NHS信托基金会的研究人员与美国癌症研究所合作,伦敦,伦敦帝国理工学院。

天秤座的研究使用的数据从近500名患者的CT扫描开发一个人工智能算法。人工智能模型测试,看它是否能够正确地识别出癌结节。

肺结节是常见的异常增生,多数都是有益的。然而,一些肺结节可能癌变,和大型的(例如,15-30mm大小)相关的风险最高。

加快检测肺癌

研究人员希望这项技术最终能加快检测通过帮助快速治疗高危患者,通过简化分析病人扫描。

作者使用了一个测量称为AUC(“曲线下的面积”)来评估有效的新模型在预测癌症。1表示一个完美的模型的AUC,而0.5预计将如果模型随机猜测。结果,已发表在eBioMedicine,表明人工智能模型能够识别每个结节与0.87的AUC的患癌症的风险。布鲁克得分上的性能改善,一个测试目前用于临床,得分0.672。

新模型也表现相对牧民得分,另一个测试目前用于临床,AUC为0.83。然而,随着模型只使用两个变量,而不是7牧民分数和9布鲁克的得分,它可以简化和加快结节在未来风险计算。

新模型也可以帮助临床医生对患者做出决定,目前没有明确的转诊路径。使用牧民,患者分为低风险如果他们得分低于10%,和高的风险和需要干预如果他们得分超过70%。中间风险的患者组(10 - 70%),广泛的测试或治疗方案可以考虑。当加上牧民,研究者的模型能够识别高危患者在这一组,表明早期发明了18的22个(82%)结节,后来被诊断为癌症。

从医学图像中提取数据

分析CT扫描数据,研究人员使用一种叫做radiomics的技术,它可以从医学图像中提取患者的疾病信息,不能很容易被人眼。

肺癌是世界领先的癌症死亡率的原因,仅占五分之一(21%)的英国的癌症死亡。诊断为早期疾病可以治疗更有效,但最近的数据显示,在英国超过60%的肺癌诊断在三个或四个阶段,所以计划加快检测迫切需要。

本杰明·亨特博士临床肿瘤学皇家马斯登NHS信托基金会注册,说:“根据这些初步结果,我们的模型似乎准确识别癌大肺结节。在未来,我们希望它能提高早期发现和可能使癌症治疗更成功通过强调高危患者并快速早期干预。接下来,我们计划测试技术在大型肺结节患者在临床上是否能够准确地预测肺癌的风险。”

创新的人工智能技术

首席调查员天秤座的研究中,Richard Lee博士,顾问医生呼吸医学和早期诊断在皇家马斯登NHS信托基金会说,“虽然处于初级阶段,本研究是至关重要的科学临床研究的一个例子,我们进行早期诊断和检测中心的皇家马斯登和拥有。通过这项工作,我们希望推动边界加速疾病的检测使用创新技术,如人工智能。”

“在早期被诊断出患有肺癌的人更有可能存活5年,相比那些癌症晚期。这意味着它是一个优先级我们找到方法来加快疾病的检测,这是第一个报告开发radiomics模型特别关注大肺nodules-could一天支持识别高危患者的临床医生。”

基思•休伊特64从沃特福德,2018年被诊断出患有肺癌,在当地医院接受手术。他被称为皇家马斯登博士Richard Lee后续护理。去年,CT扫描显示在基斯的肺结节,在进一步调查后,他被诊断出患了癌症。基思,他的病史患者使用类似在这项研究中,说,

“我第一次诊断之后,我有一个皇家马斯登CT扫描每三个月,就像他们要成为每六个月,李医生注意到变化对扫描。他们不确定这是什么,但一致认为,需要进一步调查。我有关节炎,我能得到块在我身上,增加了更多的云发生了什么事。”

“原来有三个在我的肺结节恶性,我接受手术在皇家主管布朗普顿。地铁站我照顾他们在皇家马斯登一直优秀的对细节的关注是伟大的,我感到安全。”

“任何新技术,帮助给更清晰在CT扫描是否或不是癌症就好了。作为一个病人,你想知道你是否有疾病尽快,因为越早治疗,效果越好。”

更多信息:本杰明·亨特等radiomics-based决策支持工具提高肺癌诊断结合牧民分数大肺结节,eBioMedicine(2022)。DOI: 10.1016 / j.ebiom.2022.104344

期刊信息: EBioMedicine

所提供的癌症研究所
引用:人工智能可以帮助医生诊断肺癌(2023年5月2日)检索2023年7月4日从//www.puressens.com/news/2023-05-ai-doctors-lung-cancer.html
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