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出国看病:人工智能算法有助于预测肺癌风险

2020-09-25 11:25 市场信息网

导读:DeepLR算法在使用新的数据集进行训练之后还可用于指导其他癌症的筛查。

据出国看病咨询与服务机构盛诺一家了解,肺癌是美国第二大常见癌症,也是头号癌症杀手。美国每年有超过22.5万人被诊断出患有肺癌,大约15万人死于肺癌。得益于通过筛查高风险人群及早发现肺癌以及治疗肺癌的更好方法,肺癌死亡率正在下降。X光检查和CT扫描发现的大多数肺结节(60%或更多)都是良性的。

约翰·霍普金斯Kimmel癌症中心的研究人员报道称,他们的DeepLR计算机算法有望成为一种准确的工具,用来帮助预测哪些肺部病变患者可能会患上肺癌以及他们会多快患上肺癌。对于出国看病的患者来说,这真是个好消息。有很多选择出国看病的国内患者经盛诺一家转诊,到约翰?霍普金斯医院寻求更好的预防和治疗选择,这不仅是因为这家医院实力强大,享誉国际,还因为盛诺一家与这家医院合作多年,为患者和家属提供出国看病一站式服务。

DeepLR算法旨在及早发现肺癌,也就是在癌症可能治愈的阶段诊断出肺癌。放射科医生对参与美国国家肺癌筛查试验接受后续低剂量CT筛查的25097名受试者的影像报告被用来对DeepLR进行训练。DeepLR算法的准确性在来自泛加拿大肺癌早期检测研究的2294名受试者中得到了独立验证。相比美国放射学会推荐的肺部CT筛查报告和数据系统,DeepLR能更准确地预测人们在1年、2年或3年内患上肺癌的风险。此外,DeepLR的价值还在于它能确定哪些人群具有更高的肺癌死亡风险。

该研究结果刊登在2019年10月17日《柳叶刀-数字医疗》杂志上。

美国预防服务工作组建议对肺癌高风险人群(比如有吸烟史的人群)进行年度肺部筛查。北美和欧洲的现行肺癌筛查指南无法提供超过一年的肺癌风险评估或肿瘤侵袭性预测。对于接受了至少两次年度低剂量CT扫描的吸烟者来说,DeepLR可以提前三年预测恶性肿瘤。该研究结果表明,DeepLR可以帮助医生确定哪些人需要立即接受防癌治疗(如手术),哪些人可以安全地每隔两到三年进行肺癌筛查。

肿瘤学副教授、DeepLR算法的开发者Peng Huang博士表示,因为放射科医生出具的肺部CT报告都是常规收集的,所以在门诊和住院部都很容易实现。当放射科医生出具的CT报告和病史数据可被获取时,DeepLR也可以远程使用。DeepLR可以安装在大多数电子设备上,只需B或更少的内存就能运行。

DeepLR算法在使用新的数据集进行训练之后还可用于指导其他癌症的筛查。