经过卷积神经网络训练和内部验证的超过15,000项肺部CT扫描已正确地将不确定的肺结节(IPN)重新分类为低风险或高风险类别 。
AI系统在外部验证测试中证明了自己的才能 。在这里，它对近600个恶性和良性现实结节中的三分之一进行了重新分类，其准确性要比研究人员和开发人员进行比较的传统风险模型好得多 。
该研究在范德比尔特大学进行，并 在《呼吸与重症医学杂志》上免费全文发表 。
在其讨论部分中，主要作者医学博士皮埃尔·马西翁(Pierre Massion)及其同事评论说，其神经网络的高性能展示可能意味着该技术具有改变患者管理的潜力 。如果是这样，它将主要通过消除不必要的侵入性程序并减少诊断延迟来实现这一目标 。
范德比尔特对这项研究的内部报道指出，遵守放射学院和胸科医师学院提供的现行指南可能会有所不同，从而导致主观结节分类 。
该学校指出，本研究“是第一个在多个独立队列中验证风险分层工具并显示出明显优于现有风险模型的重分类性能 。”
【AI巧妙地将肺结节重新分类为癌症风险】
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