AI比醫生更強大？新型算法有望解決肺癌確診難題

擺在醫生們面前的，是一張肺部電腦斷層掃描（CT）照片。

這張照片清晰、乾淨，影像輪廓與常人無二，即使是最具經驗的放射科醫生，也會做出一致地判斷：肺部健康，無異樣。

但AI算法會得出不一樣的結論：通過觀察細微至人眼不可見的肺部斑點，它能判定這名病患已經呈現出早期肺癌的症狀，應當即時進行治療；如果放任不理，病情就將在未來1到2年內，發展至能明顯確診的地步。

肺癌是世界上最致命的疾病之一，研究數據表明，在確診後的5年，病患的死亡率為75%。

由谷歌聯合西北大學等多所機構聯合開發的這套算法，有望解決肺癌患者的早期確診難題。利用人工智慧技術，AI模型能夠以95%的準確率，檢測出患者胸部微小的癌症斑點，相比之下，傳統的放射科醫生的準確率約為65%。

這套AI模型能夠根據患者胸部的CT圖像，診斷出早期肺癌。在去年進行的一項對比研究中，與六位經驗老道的放射科醫生相比，AI的準確度更高，檢測到的病例增加了5%，假陽性減少了11%，AUC達到94.4%。這意味AI模型能夠更早、更準確地發現癌症病例，並且顯著地減少了沒有患肺癌的人被誤診的機率。

「正常醫生可能看不出來有任何異樣，但AI模型會分析出潛在的病狀，並提供充分的醫學依據。」該AI模型的領銜研究人員Mozziyar Etemadi解釋。

這套系統在機器學習過程中採用了名為「深度學習」的技術。通過建構測試數據庫和模擬訓練，深度學習技術能夠讓AI系統利用真實的病例，智慧地總結出「一塊腫瘤」的概念，而不是單純地接受由工程師所輸入的「腫瘤的特徵」，並與病人的檢測影像相比對。

基於深度學習，AI能夠自行產生對肺癌的理解，更加高效、準確地發現肺癌的早期病症。

隨著越來越多的訓練數據被輸入到算法模型中，AI所能給出的判斷也會更加精準。據外媒報導，一些深度學習模型還能提供所做出診斷的誤差概率，更進一步幫助醫生制定臨床方案。

此外，谷歌的該AI算法，能將CT檢測訊息整合為3D模型進行分析，對比傳統的CT照片，3D模型不僅能夠更加準確地進行醫療診斷，還能檢測出傳統CT檢查，無法清楚判斷的血管異常等病症。

「3D模型開始讓人們重視腫瘤以外的病症。」Mozziyar Etemadi表示，「這項技術向我們展現了肺癌診治的全新可能，我們正在邁向醫學的嶄新領域！」

更多的研究機構開始嘗試，將AI算法應用到肺癌診治當中。來自倫敦大學和倫敦癌症研究所的Jamal-Hanjani，其研究方向是在初步治療後肺癌復發的早期徵兆。

在訓練AI模型學習數百張病人的放射性影像後，Jamal-Hanjani發現，免疫細胞含量低的腫瘤，在手術切除或化療後更有可能引起復發。

Jamal-Hanjani認為，這份研究將有助於放射科醫生，更好地監測康復後病患的身體狀況。

除此之外，倫敦皇家馬斯登醫院也正在開發一套AI模型，用於更好地區分肺癌併發症與新型冠狀病毒所導致的病症。在最近的案例中，由於免疫治療所引發的副作用，部分癌症病人呈現出了和新型冠狀病毒感染者相類似的肺部影像。這套AI模型有望減少此類病人的誤診率。

肺癌是死亡率最高的癌症之一。事實上，約70%的癌症在病情晚期才被發現，若能在早期通過診斷與預後並及時治療，成功將腫瘤限制在肺部，患者的生存率將獲得極大的提升。Mozziyar Etemadi希望透過AI算法，能夠拯救更多的肺癌患者：「大多數肺癌患者最後都會死去，但我們仍有機會多救一些人。」