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乳腺癌、皮肤癌和卵巢癌等少数几种类型的癌症目前可以通过AI的帮助得到更好的治疗，近年来一系列研究突破提高了早期和更准确诊断的前景。通过在数千个医学图像上训练机器学习算法，这些系统可以检测到人类可能不会注意到的小的和可能有问题的变化。这些技术技术有朝一日可以带来更好的患者结果。
在谷歌的案例中，其研究人员通过美国国立卫生研究院和西北大学的45000多次胸部CT扫描训练其机器学习算法，其中一些CT扫描结果显示出不同阶段的癌症特征。该算法通过从CT扫描生成3D模型来工作，使用该模型来检测肺结节中的微小恶性组织，并产生整体肺癌恶性肿瘤预测。
然后研究人员使用单个CT扫描将该算法用于诊断，并将该算法的准确性与六个具有医师资格的放射科医师相比。谷歌表示，其检测到的癌症病例增加了5％，误报率降低了11％以上。
尽管该系统仅使用历史扫描对现有患者进行了验证，并且需要进一步开展工作以探索其在临床环境中的作用，但谷歌将早期结果描述为“令人鼓舞”。
“这为通过计算机辅助和自动化优化筛选过程创造了机会，”作者在他们的论文摘要中写道。“虽然绝大多数患者仍然未经筛查，但我们展示了深度学习模型的潜力，以提高全球肺癌筛查的准确性、一致性和采用率。”
该研究发表在《自然医学》杂志上。
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