人工智能减少肺癌筛查误报
肺癌是全球×××死亡的主要原因。筛查是早期检测和提高生存率的关键,但目前的方法具有96%的假阳性率。利用机器学习,匹兹堡大学和UPMC希尔曼×××中心的研究人员已经找到了一种方法,可以大大减少误报,而不会错过任何一例×××。
该研究于今天发表在Thorax期刊上。这是人工智能首次应用于从肺癌筛查中挑选出良性癌结节的问题。
“我们能够排除大约三分之一的患者的×××,所以他们不需要活检,他们不需要PET扫描或短间隔CT扫描。他们只需要在一年内回来,”说资深作者David Wilson,医学博士,公共卫生硕士,皮特医学,心胸外科和临床与转化科学副教授,UPMC希尔曼肺癌中心联合主任。
低剂量CT扫描是高危患者的肺癌标准诊断检测方法。在全国范围内,大约四分之一的扫描显示阴影表明肺部有结节 - 这是一个积极的结果 - 但实际上患×××的患者不到4%。
威尔逊说,现在,仅从扫描中就不可能知道这4%是谁。当然,医生不想错过任何真正的×××病例,但他们也试图降低误报率,他指出。
研究合着者Panayiotis(Takis)Benos博士,计算与系统生物学副教授兼副主任说:“一项积极的测试会产生焦虑,增加医疗保健成本,后续测试也无风险。”皮特综合系统生物学项目“对于96%有良性结节的人来说,这些手术是不必要的。因此,我们试图挖掘数据,以确定哪些是良性的,哪些是恶性的。” 大连正规妇科医院 http://www.62671288.com/
Wilson,Benos及其同事收集了218名高风险UPMC患者的低剂量CT扫描数据,这些患者后来被证实患有肺癌或良性结节。然后他们将数据输入机器学习算法 - 一种人工智能 - 来创建一个计算×××概率的模型。如果概率低于某个阈值,该模型将排除×××。
将模型的评估与这些患者的实际诊断进行比较,研究人员发现,他们本可以节省30%的良性结节患者进行额外的检测,而不会错过任何一例×××。
贝诺斯说,对模型最重要的三个因素是结节周围的血管数量,结节数量和患者戒烟后的年数。
“虽然人们已经知道肿瘤会在一段时间内获得更多的血管支持,但这是我们第一次能够使用计算机技术来量化它们的贡献,并将它们纳入预测模型,该模型可以肯定地确定一些患者没有×××,“威尔逊说。“下一步是在更大的人口中评估这项技术,实际上已经开始使用全国肺部筛查试验中的大约6,000次扫描。”
转载于:https://blog.51cto.com/14198725/2386678
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