根據發表在《美國呼吸與重癥監護醫學雜志》上的一項研究，一種新的人工智能算法可以準確評估與患者肺中不確定的肺結節相關的癌癥風險。

傳統上，醫生使用CT掃描來評估肺結節，這可以導致早期癌癥診斷。但是，如果結節是良性的，這種方法也會導致過度治療。

研究人員基于田納西州范德比爾特大學醫學中心和牛津大學醫院的國家肺部篩查試驗中的15693個肺結節的數據，開發了評估癌癥風險的算法。

研究人員發現，該算法與預測的癌癥風險的更高準確性有關。與現有風險評估相比，該算法在超過三分之一的癌性和良性病例中將IPN準確地重新分類為低風險或高風險類別。

范德比爾特大學醫學科尼利厄斯·范德比爾特醫學中心主任皮埃爾·馬西恩（Pierre Massion）醫師表示：“這些結果表明，這種深度學習算法具有潛在的臨床實用性，旨在降低IPN中的癌癥可能性，從而減少侵入性手術并縮短診斷時間。”該VUMC記者。