人工智能（ai）這個詞可能會讓人想起機器人或自動駕駛汽車。但是一組研究人員正在利用人工智能來提高肺癌的篩查水平。
篩查對早期診斷和生存至關重要，但目前的肺癌篩查方法有96%的假陽性率。
但在這項新的研究中，研究人員可以減少肺癌假陽性的數量，而不會遺漏任何實際病例。
低劑量CT掃描是肺癌高危人羣的標準診斷檢查。在美國，大約四分之一的掃描顯示陰影表明肺部有結節。儘管結果呈陽性，但只有4%的患者確實患有癌症。
研究報告的合著者本諾斯說：“陽性測試會引起焦慮和增加醫療費用，而隨後的測試也不是沒有風險的。”他是匹茲堡大學計算和系統生物學副校長。
對於96%的良性結節患者，這些手術是不必要的。因此，我們正試圖挖掘數據來確定什麼是良性的，什麼是惡性的，”貝諾斯在大學新聞發佈會上解釋說。
貝諾斯和他的同事將218名高危患者的CT掃描輸入機器學習算法（人工智能的一種形式），以建立一個計算癌症概率的模型。
然後，研究人員將模型的結果與患者的實際診斷結果進行了比較。研究小組報告說，該模型可以保護30%的良性結節患者免受進一步和不必要的檢查，而不會錯過癌症病例。
根據這項研究的作者，他們能夠排除大約三分之一的病人患癌症的可能性。這意味着這些人不需要活檢、PET掃描或短間隔CT掃描。他們可以預約一年後回來。
研究人員說，這是第一次人工智能以這種方式被使用。
這項研究發表在3月12日出版的《胸部雜誌》上。
據美國癌症協會稱，肺癌是導致男性和女性癌症死亡的主要原因。今年，在美國，該協會估計將有大約228000例新的肺癌病例和大約143000例肺癌死亡。
