世界衛生組織(WHO)資料顯示，肺癌是世上最常見的致死原因，每年有200萬人因肺癌離世。根據近期在研究期刊Nature Medicine的發表，Google AI研究員與美國Northwestern Medicine合作打造的的AI肺癌檢測模型(基於圖像辨識)，透過分析斷層掃描(CT scan)，竟較平均擁有8年經驗的6位放射醫師高效、偵測率多出了5%，而若是以斷層掃描去預測2年內罹癌的風險，與放射科醫師相比，AI模型能多發現9.5%的罹癌風險。
 
Google這個深度學習(deep learning)的AI模型可用於預測患者是否患有肺癌，並可產生患者肺癌惡性風險分布圖，近而確定肺部惡性組織的位置。那它是怎麼做到的？Google技術指導Shravya Shetty表示：「AI系統利用3D volumetric深度學習分析胸部斷層掃描，以物體檢測/圖像辨識技術識別有惡性病變的區域。」此AI模型將可在Google Cloud Healthcare API取得，Google也將持續與合作機構進行測試。
 
該AI模型使用來自接近1.5萬名求診者的4.2萬張胸部斷層掃描來「訓練」辨識能力，其中有578名在一年內罹患癌症，這些資料來自於美國衛生署(NIH)於2002年進行的低劑量電腦斷層(LCDT)研究。2015年有分析師發現僅2~4%患者有照LCDT，相關研究人員表示：「藉由證明深度學習可在不影響病患的情況下提高辨識率，我們希望能夠激發更多研究，讓AI可在癌症篩檢中扮演提高成本效益的角色。」
 
這並非Google AI模型首次在癌症檢測的應用，去年在紐約大學的肺癌檢測就用上了深度神經網路模型Google Inception v3。另外，Google透過眼部掃描診斷糖尿病視網膜病變(diabetic retinopathy)上也應用了深度學習，而Google子公司DeepMind的AI也能為50種眼疾建議適當的治療，準確率高達94%，凸顯未來深度學習在醫療領域的重要性。（廖家葆／綜合報導）
 

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