深度學(xué)習(xí)模型(人工智能 (AI) 的一種形式)在預(yù)測(cè)一個(gè)人 12 年患肺癌的風(fēng)險(xiǎn)方面比當(dāng)前的臨床標(biāo)準(zhǔn)更準(zhǔn)確。該模型的預(yù)測(cè)基于胸部 X 光圖像 (CXR) 和電子健康記錄 (EHR) 中常見的基本人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(年齡、性別和當(dāng)前吸煙狀況)。研究結(jié)果發(fā)表在《內(nèi)科醫(yī)學(xué)年鑒》上。
通過胸部計(jì)算機(jī)斷層掃描 (CT) 掃描進(jìn)行肺癌篩查可以預(yù)防肺癌死亡。然而，醫(yī)療保險(xiǎn)目前確定誰有資格接受肺癌篩查的標(biāo)準(zhǔn)CT遺漏了大多數(shù)肺癌。此外，肺癌篩查的參與率很低，估計(jì)符合篩查資格的人中接受篩查的比例不到 5%。
馬薩諸塞州總醫(yī)院的研究人員開發(fā)了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CXR-LC)，該網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)胸部 X 光圖像預(yù)測(cè)長(zhǎng)期發(fā)生的肺癌，該網(wǎng)絡(luò)使用了 41,856 名來自一項(xiàng)大型多中心肺癌篩查試驗(yàn)(前列腺癌)的胸部 X 光圖像。 、肺癌、結(jié)直腸癌和卵巢癌 (PLCO) 癌癥篩查試驗(yàn))。最終模型在另外 5,615 名 PLCO 參與者和第二項(xiàng)試驗(yàn)——國(guó)家肺部篩查試驗(yàn) (NLST) 的 5,493 名受試者中得到了驗(yàn)證。深度學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)優(yōu)于 Medicare 肺癌篩查標(biāo)準(zhǔn)(當(dāng)前的臨床標(biāo)準(zhǔn))，在篩查相同人數(shù)的情況下，漏檢的肺癌病例減少了 31%。
美國(guó)國(guó)家癌癥研究所隨附社論的作者討論了研究人員的發(fā)現(xiàn)，并提出了與使用人工智能以及更廣泛的電子病歷數(shù)據(jù)挖掘以改善患者護(hù)理相關(guān)的許多問題。
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