人工智能技术助力肺癌检测和诊断

人工智能正广泛应用于医疗领域，以提高诊断效率。一个典型的例子就是新型数字病理平台的出现，该平台利用人工智能的图像分析能力，支持准确、快速地诊断肺癌。这是向前迈出的重要一步，为有效治疗这种危险疾病开辟了新的前景。

在最近的一项研究中，由 Yuri Tolkach 博士和 Reinhard Büttner 教授领导的德国科隆医学院和大学医院的科学家创造了一种极其有效的工具来支持肺癌诊断。

该团队成功开发了数字病理平台，利用人工智能自动分析肺组织样本，不仅提高了诊断的准确性，还节省了医生的时间和精力。

肺癌是最危险的隐形杀手之一，每年在全球夺走数百万人的生命。其中，非小细胞肺癌（NSCLC）占所有肺癌病例的80%以上，是上皮性肿瘤死亡的首要原因，严重威胁着公众健康。

准确的诊断对于有效的癌症治疗至关重要。病理学，即分析组织样本，在这一过程中发挥着关键作用。得益于数字技术和人工智能的发展，病理学家现在可以更快、更准确地分析样本，从而帮助医生为每位患者制定合适的个性化治疗方案。

“使用新的AI工具不仅能帮助我们更准确地诊断疾病，还将开启癌症治疗的新时代，”托尔卡赫博士说道。“通过提供每位患者病情的详细信息，我们可以做出更智能、更个性化的治疗决策，从而提高治疗成功的可能性。”

科学家在海量高质量数据集上对AI进行训练，使其能够快速准确地分析活检样本，在像素级别清晰地区分11种肿瘤和良性组织。

在著名期刊《细胞报告医学》上发表的一项研究中，该团队证明他们的人工智能工具可以准确地对非小细胞肺癌进行分类，并通过将模型的结果与来自多家医院的真实数据进行比较证实了这一点。

接下来，该团队确定了四种可在组织样本中测量的生物标志物，这些标志物可以更好地预测疾病进展和患者生存期。此外，为了推进全球肺癌研究，该团队公开分享了三个大型数据集，以促进新算法的开发。

该团队相信，该平台将成为精准疾病诊断、疾病进展预测，甚至支持未来治疗决策的有力工具。为了验证该平台的可行性，该团队正在与德国、奥地利和日本五家领先的病理学研究机构合作，开展大规模验证研究。

除了自动化医疗任务和分析医学图像之外，人工智能也正在逐渐渗透到患者的生活。像ChatGPT这样的人工智能工具越来越多地被人们用来搜索健康信息，甚至进行自我诊断。

研究表明，ChatGPT 有潜力提供有用的健康信息，支持心理健康评估、咨询、药物管理和患者教育。然而，ChatGPT 的有效性仍然有限，尤其是在诊断儿童健康状况方面，一些研究表明其准确率仅为 17% 左右。

尽管 Llama-2-chat、Vicuna、Medllama2、Bard/Gemini、Claude、ChatGPT-3.5 和 ChatGPT-4 等大型语言模型取得了显著进展，但它们在遗传疾病诊断中的应用仍然有限。遗传疾病的复杂性需要更专业的诊断工具。