導讀 根據發(fā)表在《放射學》雜志上的一項新研究，人工智能 (AI) 工具可幫助醫(yī)生預測 CT 上看到的肺結節(jié)的癌癥風險。肺部結節(jié)在胸部成像上表現
根據發(fā)表在《放射學》雜志上的一項新研究，人工智能 (AI) 工具可幫助醫(yī)生預測 CT 上看到的肺結節(jié)的癌癥風險。
肺部結節(jié)在胸部成像上表現為肺部的小斑點。由于 CT 在胸部成像中比 X 射線更受歡迎，因此它們已成為一種更為常見的發(fā)現。
“5% 到 8% 的胸部 X 光片會出現結節(jié)，”該研究的資深作者、大學佩雷爾曼醫(yī)學院介入肺病學和胸部腫瘤學系臨床研究主任 Anil Vachani 說。賓夕法尼亞州費城。“胸部 CT 是一項非常敏感的測試，您會在超過三分之一到一半的病例中看到一個小結節(jié)。我們已經從一個相對不常見的問題變成了每年影響美國 160 萬人的問題。”
Vachani 博士及其同事評估了由英國牛津的 Optellum Ltd. 開發(fā)的基于 AI 的計算機輔助診斷工具，以幫助臨床醫(yī)生評估胸部 CT 上的肺結節(jié)。雖然 CT 掃描顯示結節(jié)的許多方面，例如大小和邊界特征，但 AI 可以更深入地研究。
“人工智能可以通過非常大的數據集得出肉眼無法看到的獨特模式，并最終預測惡性腫瘤，”瓦查尼博士說。
在這項研究中，六名放射科醫(yī)師和六名肺科醫(yī)師僅使用 CT 成像數據對結節(jié)的惡性風險進行了估計。他們還針對沒有和使用 AI 工具的每個病例提出了管理建議，例如 CT 監(jiān)測或診斷程序。
該研究共使用了 300 例不確定肺結節(jié)的胸部 CT。研究人員將不確定結節(jié)定義為直徑在 5 到 30 毫米之間的結節(jié)。
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