肺癌目前是全世界发病率和死亡率最高的癌症。据估计，2018年有16万人死于肺癌。临床试验表明，胸部低剂量CT扫描可以发现肺癌的重要特征，可以降低死亡率20%～43%，这是肺癌筛查的首选方式，目前已被纳入美国筛查指南。

谷歌健康研究部门和美国西北大学医学院等机构的科学家们合作带来一款人工智能（artificial intelligence，AI）系统——它能够根据胸部CT扫描，对恶性肺结节进行检测分析，从而对肺癌进行早期诊断。与放射医学专家相比，它的准确性甚至要更为优越。

研究人员使用了来自近1.5万名患者的4万多张CT扫描图像训练AI，其中有近600名患者在一年内经活检证实患有癌症。可疑肺结节的生长速度是恶性肿瘤的重要指示，为了让AI在没有人类参与的情况下学会预测肺结节的恶性程度，研究者在训练AI时不仅准备了患者初次确诊时的CT扫描作为输入，还使用了更早之前的CT扫描进行比对。在6716个检测病例中，这套深度学习模型的准确性接受了检验。结果显示，它能够以94%的准确率发现极小的恶性肺结节。同时，AI与六名平均有8年临床经验的放射科医师进行了对比。在有先前CT扫描图像的情况下，AI系统与放射科医生的成绩不相上下。而在无先前CT扫描图像的情况下，AI的表现甚至超越所有6位放射医学专家，假阳性率减少11%，假阴性率减少5%。高灵敏度和低漏检率意味着，如果在临床环境下使用，可以减少患者不必要的额外负担，同时更少错过肿瘤。

尽管这一模型还需要经过大规模的临床验证，但这一发现仍展现了改善肺癌患者管理和预后的希望。以AI强大的学习能力，我们期待经过临床验证，这样的系统可以早日辅助医生评估肺癌筛查，为患者谋福利。（作者：杜泽一）  

参考文献：Nature Medicine 2019;25:954-961