AI可以通过观察胸部X射线来确定12年的肺癌风险
深度学习模型 - 一种人工智能（AI）的形式（AI）-Was比目前的临床标准更准确，预测一个人的12年肺癌风险的临床标准。该模型的预测基于胸部X线图像（CXR）和常用于电子健康记录（EHRS）的基本人口统计数据（年龄，性别和当前吸烟状态）。调查结果发表在内科医学年鉴。
用胸部计算机断层扫描(CT)筛查肺癌可以预防肺癌死亡。但是，Medicare目前的标准，以确定谁有资格获得肺癌症筛查CT错过大多数肺癌。此外，肺癌筛查参与差，估计不到5％的筛查符合条件的人被筛查。
麻省总医院的研究人员开发了一种卷积神经网络(CXR-LC)，该网络基于胸透图像来预测长期肺癌发病率，该图像使用了41,856人，这些人来自一项大型的多中心胸透肺癌筛查试验(前列腺、肺部、结肠直肠和卵巢(PLCO)癌症筛查试验)。最终的模型在5,615名PLCO参与者和5,493名来自第二次试验(国家肺部筛查试验(NLST))的参与者中得到验证。的深度学习模式表现优于Medicare肺癌筛查标准，目前的临床标准，丢失了31％的肺癌，同时筛选了相同数量的人。
美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)的一篇社论的作者讨论了研究人员的发现，并提出了一些与使用人工智能以及更普遍的电子病历数据挖掘来改善患者护理相关的问题。
进一步探索
更多信息：Michael T. Lu等人。利用胸片深度学习识别肺癌ct筛查高危吸烟者:预测模型的开发和验证，内科医学年鉴(2020)。DOI：10.7326 / m20-1868
信息信息：
内科医学年鉴
所提供的美国医师学会
引文：AI可以通过查看胸部X光（2020，9月1日）从HTTPS://MedicalXpress.com/news/2020-09-A -Year-lung来检索您的胸部X-Ray（2020年9月1日）来确定您的12年肺癌风险-cancer-chest.html.
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