人工智能(AI)可以帮助医生更早地诊断肺癌，根据皇家马斯登NHS基金会信托基金的研究人员与伦敦癌症研究所和伦敦帝国理工学院合作领导的一项研究。
LIBRA研究使用近500名大肺结节患者的CT扫描数据来开发AI算法。然后对AI模型进行测试，看看它是否可以准确识别癌性结节。
肺结节是常见的异常生长，大多是良性的。然而，一些肺结节可能是癌性的，而大的肺结节(例如，15-30mm的大小)与最高风险相关。
加快肺癌检测
研究人员希望这项技术最终能够通过帮助快速跟踪高风险患者的治疗以及简化患者扫描的分析来加快肺癌的检测。
作者使用一种称为AUC(“曲线下面积”)的度量来评估新模型在预测癌症方面的效果。AUC 为 1 表示完美模型，而如果模型是随机猜测，则预期为 0.5。发表在eBioMedicine上的结果表明，AI模型能够识别每个结节的癌症风险，AUC为0.87。Brock评分的表现有所提高，Brock评分是目前在临床上使用的测试，得分为0.672。
新模型的表现也与Herder评分相当，Herder评分是目前在临床上使用的另一项测试，其AUC为0.83。然而，由于人工智能模型仅使用两个变量，而不是Herder评分为7，Brock评分为9，因此它可能会在未来简化和加快结核风险计算。
新模型还可以帮助临床医生对目前没有明确转诊途径的患者做出决定。使用 Herder，如果患者得分低于 10%，则分为低风险，如果得分超过 70%，则分为高风险和需要干预。对于中等风险组(10-70%)的患者，可以考虑广泛的检查或治疗方案。当与Herder结合使用时，研究人员的模型能够识别该组中的高风险患者，并建议对18个结节中的22个(82%)进行早期发明，这些结节被诊断为癌变。
从医学图像中提取数据
为了分析CT扫描数据，研究人员使用了一种称为放射组学的技术，该技术可以从人眼不容易看到的医学图像中提取有关患者疾病的信息。
肺癌是全球癌症死亡的主要原因，占英国癌症死亡人数的五分之一以上(21%)。被诊断患有早期疾病的患者可以得到更有效的治疗，但最近的数据显示，英格兰超过60%的肺癌是在第三或第四阶段被诊断出来的，因此迫切需要采取措施加快检测速度。
皇家马斯登NHS基金会信托基金的临床肿瘤学注册员Benjamin Hunter博士说：“根据这些初步结果，我们的模型似乎可以准确地识别癌性大肺结节。在未来，我们希望它能改善早期发现，并通过突出高风险患者并快速跟踪他们进行早期干预，有可能使癌症治疗更加成功。接下来，我们计划在临床上对患有大肺结节的患者进行测试，看看它是否可以准确预测他们患肺癌的风险。
创新的人工智能技术
LIBRA研究的首席研究员，皇家马斯登NHS基金会信托基金会呼吸内科和早期诊断顾问医师Richard Lee博士说：“虽然处于早期阶段，但这项研究是我们在皇家马斯登和ICR的早期诊断和检测中心进行的重要科学临床研究的一个例子。通过这项工作，我们希望突破界限，利用人工智能等创新技术加快疾病的检测。
“与那些晚期发现癌症的人相比，在早期阶段被诊断患有肺癌的人更有可能存活五年。这意味着我们找到加快疾病检测的方法是一个优先事项，这项研究 - 这是第一个开发专门针对大肺结节的影像组学模型的研究 - 有一天可以支持临床医生识别高风险患者。
来自沃特福德的64岁的Keith Hewett于2018年被诊断出患有肺癌，并在当地医院接受了手术治疗。然后，他被转介给皇家马斯登的理查德·李医生进行后续护理。去年，CT扫描显示基思的肺部有结节，经过进一步调查，他再次被诊断出患有癌症。基思的病史与本研究中使用的患者相似，他说：
“在我第一次诊断后，我每三个月在皇家马斯登进行一次CT扫描，就在他们即将每六个月进行一次时，李博士注意到扫描的变化。他们不确定它是什么，但同意需要进一步调查。由于我患有关节炎，我的身体上会出现肿块，这给正在发生的事情增加了更多的混浊感。
“事实证明，我的肺部有三个结节是癌性的，我在皇家布朗普顿接受了手术治疗。我在皇家马斯登的护理非常好，因为他们对细节的关注非常好，我在他们的照顾中感到安全。
“任何有助于更清楚地了解CT扫描中某些东西是否是癌症的新技术都会很棒。作为患者，你想知道你是否尽快患上了这种疾病，因为治疗越早，结果就越好。
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