人工智能AI可以帮助肺癌的早期诊断

2023年5月1日，由英国皇家马斯登NHS基金会的研究人员领导，并与伦敦癌症研究所和伦敦帝国学院合作进行的一项研究发现，人工智能（AI）可以帮助医生更早地诊断肺癌。

他们利用了近500名具有大型肺结节患者的CT扫描数据来开发一个AI算法。然后，测试了这个AI模型，以查看它是否能准确地识别癌症结节。

肺结节是常见的并且大多良性的异常生长。然而，一些肺结节可能是癌性的，大型的（例如，大小在15-30mm）与最高的风险相关。

研究人员希望这项技术最终能够通过帮助快速处理高风险患者并简化患者扫描的分析，来加速肺癌的检测。

研究人员使用AUC（“曲线下面积”）的测量方法来评估新模型预测癌症的效果。AUC为1表示模型完美，而0.5则预期模型是随机猜测。结果已经发表在柳叶刀的eBioMedicine上，表明AI模型能够以0.87的AUC准确识别每个结节的癌症风险。性能超过了目前在诊所中使用的Brock评分，该评分为0.672。

新模型的性能也与目前在诊所中使用的Herder评分相当，其AUC为0.83。然而，由于人工智能模型只使用了两个变量，而不是Herder评分的7个和Brock评分的9个，因此它可能在未来简化并加速结节风险的计算。

新模型也可能帮助临床医生对目前没有明确转诊途径的患者做出决策。使用Herder，如果患者得分低于10%，则被分类为低风险，如果得分超过70%，则被视为高风险并需要干预。对于中等风险组（10-70%）的患者，可以考虑一系列的测试或治疗方案。当与Herder结合时，研究者的模型能够识别这个群体中的高风险患者，并对22个被诊断为癌症的结节中的18个（82%）建议早期干预。

为了分析CT扫描数据，研究者使用了一种名为放射组学的技术，它可以从医学图像中提取出人眼无法轻易看到的疾病信息。

肺癌是全球癌症死亡的主要原因，在英国，肺癌死亡率占癌症死亡的五分之一以上（21%）。早期疾病的患者可以得到更有效的治疗，但是最近的数据显示，英格兰有超过60%的肺癌在三期或四期被诊断，因此急需加快检测的举措。

根据这些初步的结果，模型似乎可以准确地识别癌症性的大肺结节。在未来，我们希望它能通过突出高风险患者并加快他们早期干预的步骤，来提高早期检测并可能使癌症治疗更为成功。接下来计划在诊所对具有大肺结节的患者进行技术测试，看看它是否能准确预测他们的肺癌风险。

尽管这项研究还处于早期阶段，但这是在皇家马斯登和ICR的早期诊断和检测中心进行的重要科学临床研究的一个例子。通过这项工作，我们希望利用像AI这样的在未来，我们希望它能改善早期发现，并通过突出高风险患者并快速跟踪他们进行早期干预，有可能使癌症治疗更加成功。接下来，我们计划在临床上对患有大肺结节的患者进行测试，看看它是否可以准确预测他们患肺癌的风险。

虽然处于早期阶段，但这项研究是我们在皇家马斯登早期诊断和检测中心和ICR进行的重要科学临床研究的一个例子。通过这项工作，我们希望突破界限，利用人工智能等创新技术加快疾病的检测。

与那些晚期发现癌症的人相比，在早期阶段被诊断患有肺癌的人更有可能存活五年以上。