外媒 | 深度学习工具可在六年内预测肺癌风险-普瑞纯证

研究人员来自Mass General Brigham和麻省理工学院（MIT），他们开发了一种深度学习（DL）工具，可在六年内预测有或没有重要吸烟史的个体的肺癌风险。根据美国疾病控制和预防中心（CDC）的统计数据，肺癌是美国第三大常见癌症，死于肺癌的人数比其他任何类型的癌症都要多。根据发表在《临床肿瘤学杂志》上的研究，这种趋势部分是由于非吸烟者肺癌率的增加。研究人员解释说，虽然建议对50至80岁之间有重要吸烟史或目前吸烟的人进行低剂量胸部计算机断层扫描（LDCT）筛查，但这些指南不适用于非吸烟者，尽管这种人群的风险增加，需要更广泛的筛查方法。为了弥补这一差距，研究人员开发了Sybil，这是一种工具，旨在分析LDCT扫描并预测有或没有重要吸烟史的人群的肺癌风险。该研究的通讯作者Lecia Sequist博士在新闻发布会上表示：“肺癌发病率在从未吸烟或多年未吸烟的人群中继续上升，这表明有许多风险因素导致肺癌风险，其中一些目前尚不为人知。我们开发了一种工具，可以使用图像来查看集体生物学并预测癌症风险，而不是评估个体环境或遗传风险因素。”新闻稿指出，美国预防服务工作组建议对20包年吸烟史的50岁以上人群进行每年一次的LDCT扫描，这些人目前吸烟或在过去15年内戒烟。然而，符合这些标准的患者每年接受筛查的比例不到10％。研究团队旨在利用Sybil提高肺癌筛查的效率并提供个性化评估。共同作者、麻省总医院放射科胸部成像与介入科的Florian Fintelmann博士表示：“Sybil只需要一次LDCT扫描，不依赖于临床数据或放射科医师的注释。”

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