上次击败的是围棋九段，这次谷歌人工智能让6名资深医生甘拜下风

2019-05-22

5月20日，《自然医学》发布了谷歌AI团队的最新一项人工智能研究，即依据低剂量计算机断层扫描图像预测肺癌发病率。研究表明其成果将超越6位专业放射医学专家。

对于每个患者，新模型采用已有的低剂量计算机断层扫描数据库，输入患者CT图像，经过分析输出该病例的癌症风险预测和评分

经过分析高通量的3D肺部图像后，这套新的机器学习系统不仅可预测整体肿瘤同时也可通过肺结节识别细微的恶性组织，再与扫描数据比对后就可估计肺结节的生长速度。事实上，新系统可在技术上归入4D范畴，由于包括了当前和之前的两次扫描，因此能够得出肺结节随时间的生长变化。

对于无癌症病史的无症状患者，发现了潜在的肺癌肿瘤

Daniel Tse研究团队的实验结果表明，该人工智能系统发现极小恶性肺结节的准确率高达94%，在无先前CT扫描图像的条件下，其表现超过6位平均8年读片经验的放射医学专家。

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