人工智能（ai）这个词可能会让人想起机器人或自动驾驶汽车。但是一组研究人员正在利用人工智能来提高肺癌的筛查水平。
筛查对早期诊断和生存至关重要，但目前的肺癌筛查方法有96%的假阳性率。
但在这项新的研究中，研究人员可以减少肺癌假阳性的数量，而不会遗漏任何实际病例。
低剂量CT扫描是肺癌高危人群的标准诊断检查。在美国，大约四分之一的扫描显示阴影表明肺部有结节。尽管结果呈阳性，但只有4%的患者确实患有癌症。
研究报告的合著者本诺斯说：“阳性测试会引起焦虑和增加医疗费用，而随后的测试也不是没有风险的。”他是匹兹堡大学计算和系统生物学副校长。
对于96%的良性结节患者，这些手术是不必要的。因此，我们正试图挖掘数据来确定什么是良性的，什么是恶性的，”贝诺斯在大学新闻发布会上解释说。
贝诺斯和他的同事将218名高危患者的CT扫描输入机器学习算法（人工智能的一种形式），以建立一个计算癌症概率的模型。
然后，研究人员将模型的结果与患者的实际诊断结果进行了比较。研究小组报告说，该模型可以保护30%的良性结节患者免受进一步和不必要的检查，而不会错过癌症病例。
根据这项研究的作者，他们能够排除大约三分之一的病人患癌症的可能性。这意味着这些人不需要活检、PET扫描或短间隔CT扫描。他们可以预约一年后回来。
研究人员说，这是第一次人工智能以这种方式被使用。
这项研究发表在3月12日出版的《胸部杂志》上。
据美国癌症协会称，肺癌是导致男性和女性癌症死亡的主要原因。今年，在美国，该协会估计将有大约228000例新的肺癌病例和大约143000例肺癌死亡。
