检测肺结节大小 AI可以在早期诊断肺癌

人工智能未来可以替代很多人的工作,已经成为了不可争辩的事实,但是医生可以被替代么?答案是否定的。

医学生单发、边界清楚、直径小于或等于3cm、周围被含气肺组织包绕的结节。直径超过3cm属于肺肿块的范围。肺结节和肺肿块都有良性、恶性之分。

肺结节的性质可分为两大类:良性肺结节和恶性肺结节。肺小结节:直径小于1.5cm的可以称为肺小结节;恶性结节:2cm以上的结节一半的比例是恶性的;良性结节:1cm以下的小结节大部分是良性的。

一般来讲,孤立性肺结节恶性肿瘤的概率约20%-40%,恶性概率随年龄增高而明显增高。但如果肺结节是恶性肿瘤,早期确诊肺结节的性质,早期手术切除可以达到临床完全治愈,跟正常人一样,长期生存。

造成的困扰

体检的时候发现肺结节并不可怕,最重要是要早期确诊肺结节的性质是良性还是恶性,一旦查出肺结节一定要及早治疗,不要转变成肺癌。

肺癌是我国死亡率和发病率最高的恶性肿瘤。目前手术仍是唯一可以根治肺癌的治疗方法。早期的肺癌是没有任何症状的,中国大部分的肺癌病人一发现就是晚期,失去了手术治疗的机会,因此只能依靠体检来早期发现肺癌。

肺癌目前在世界范围已经上升到第一高发的恶性肿瘤。全国肿瘤登记中心2014年发布的数据显示,2010年,我国新发肺癌病例60.59万,居恶性肿瘤首位。2014年新发人数达到70~80万。因恶性肿瘤去世的病人,五个中有一个是肺癌。

人工智能图像识别

图像识别一直是人工智能的主要研究领域,卷积神经网络更是现在深度学习兴起的主要原因之一,1998年基于卷积神经网络的LeNet诞生,然而之后CNN的锋芒开始被SVM等手工设计的特征盖过。随着ReLU和dropout的提出,以及GPU和大数据带来的历史机遇,CNN在2012年迎来了历史突破–AlexNet,,AlexNet 在当年的ImageNet图像分类竞赛中,top-5错误率比上一年的冠军下降了十个百分点,而且远远超过当年的第二名。

从此之后深度学习成为了图像识别领域的主流方法,无数的科学家致力于深度学习的研究和完善,深度学习图像识别的能力也是日新月异,如今深度学习在图像识别领域的已经赶上甚至超越人类,今年百度大脑在人脸识别领域已经超过人类最强大脑,斯坦福终身教授李飞飞在接受凤凰科技采访时表示,如今的深度学习已经可以识别医学影像,并且能够取得很好的成果。

人工智能识别肺结节大小

在图像识别领域,人工智能已经取得了很多重要的成就,比如斯坦福大学的皮肤癌识别,比如Airdoc的眼底病识别、甚至美国的Arterys公司旗下的产品Arterys Cardio DL获得FDA批准,人工智能应用在医疗领域已经是个趋势。

支气管肺癌(简称肺癌)是世界上发病率及死亡率最高的恶性肿瘤,每年死亡人数达140万,占所有恶性肿瘤死亡人数的18%。预计中国到2025年每年新发肺癌患者将达到100万人。国内医疗领域人工智能领先团队Airdoc很早就意识到肺癌的困扰,希望通过人工智能的方法能够在早期诊断出肺癌,可以减少肺癌的死亡人数。Airdoc基于深度学习开发的算法,通过结节定位、结节大小判断、结节恶性指标计算快速检测肺结节。

人工智能辅助医生工作

人工智能未来可以替代很多人的工作,已经成为了不可争辩的事实,但是医生可以被替代么?答案是否定的,如今的人工智能尚处于弱人工智能阶段,只能在简单的疾病识别诊断方便为医生分忧,需要医生来下达最终的诊断结果。

另外,病人需要医生的人文关怀,数千年来医生都担当这个角色,不会被冷冰冰的机器太低,良好精神和情绪对于患者的疾病痊愈有重大的作用,人工智能只能是医生的辅助工具,人工智能是医生新时代的私人小秘书,共同为患者提供优良的医疗环境。

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