据中国国家中心目前发布的最新中国恶性肿瘤发病和死亡分析报告显示，肺癌位居全国恶性肿瘤死亡率第一位，且每年新发病例约78.1万例。美国和欧洲也不例外，据统计，2018年美国有160,000人死于肺癌，肺癌成为美国癌症死亡的最常见原因。

       对于肺癌的诊断，越早发现越好。目前公认使用最多的肺癌诊断工具是胸部低剂量计算机断层扫描（low-dose computed tomography），说人话就是一种针对肺癌的CT！它使用X光扫描身体并使用低剂量的辐射来制造肺部的详细图像，帮助医生进行筛查检测，更早更及时地发现疾病。

       但，它绝对不是完美的！过高的假阳性率、过度诊断、辐射效应等负面影响也日渐突出。

       因此，为了寻找更好地早期大规模肺癌筛查综合模式，能够在早期诊断中显示出良好的敏感性和特异性，谷歌与西北大学联手，开发了一项深度学习的AI系统，能够在低剂量计算机断层扫描(LDCT)中检测出恶性肺结节，其检测性能甚至赶超了专业放射科医师的表现。相关内容已发表在最近的《Nature medicine》杂志上。

       AI筛查更清晰

       谷歌科学家开发了一种深度学习模型，它以CT扫描作为输入，以识别肺部区域是否存在高度肺癌可能性作为目标，通过西北大学所提供的6716个CT扫描集作为实例教学对象，训练自身提高对早期肺癌诊断的准确性，最终实现自动图像评估，以帮助医生判断患者风险等级。

       谷歌技术负责人Shravya Shetty表示，“这一研究领域非常重要，因为肺癌在所有癌症中的死亡率最高，而且现有的肺癌筛查的方式也存在很多挑战，AI可提高准确性和优化筛选过程的方式，有助于实施筛选计划。”

       试验结果发现，该系统准确率高达94％。在没有历史扫描的情况下，深度学习模型完败六名放射科医师；在历史扫描存在的情况下，AI系统和医师的准确度难分伯仲。

       研究还发现，除了帮助确诊癌症外，AI处理大量数据的能力的同时可以帮助识别人类根本无法看到的微妙模式，从而识别出具有潜在性癌症风险的恶性微小的肺结节！

       西北大学费恩伯格医学院麻醉学研究助理教授、麦考密克工程学院工程学助理教授Mozziyar Etemadi博士还补充到：“该系统可以更具特异性地对病变进行分类，也可以更好地确诊癌症。”

       4D看图更敏感

       人眼只能对图像进行2D解读，因此放射科医生通常只能在一次CT扫描后对数百个2D切片或图像进行检查。AI系统在这一点上超越了人类！它能够以3D视角来观察肺部图像，比人眼更具敏感性。

       事实上，AI系统可以更优秀。研究人员还为它创建一个具有多层处理的神经网络，并训练它对已知患者的多次CT扫描进行学习。这一技术也可以被称为是“4D”，因为它不仅可以查看当前的CT扫描，还可以对比前后两次扫描结果。

       Etemadi博士激动地表示，“为了让AI以这种方式查看CT，整个团队花了一年多的时间来收集和准备数据，以帮助完成这个激动人心的项目。但我们还缺少一个庞大的计算机系统。幸运的是，我们能够与谷歌的世界级科学家合作，利用他们开发的前所未有的计算能力，创造出有可能每年挽救成千上万人生命的AI系统。”

       Etemadi博士也强调，这些研究结果还需要在患者群体中进行大规模临床验证，希望未来该模型可以用于改善肺癌患者的治疗和预后。

       参考资料：

       [1] End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography

       [2] Artificial intelligence system spots lung cancer before radiologists

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