近日，美国的科学家开发出了一种用于鉴别诊断肺腺癌和肺鳞癌的【自学型】人工智能（AI）工具。研究人员介绍，这种AI工具鉴别两类肺癌的准确率为99%，且能以72%的准确率预测早期肺腺癌患者的复发。在预测复发方面，病理学家的准确率只有64%。*AI工具通常需要被“投喂”大量带有明确标签的数据进行训练，以提升它们的能力。过去的病理AI工具往往需要由病理学家提供带标签的数据（比如这个图像是腺癌，那个图像是鳞癌）。本文中的“自学型”AI工具，可以自行分析大量的病理图像，并逐渐自学成才，能识别出图像中的关键特征，并与对应的癌症类型相匹配。
1.这款AI工具鉴别腺癌和鳞癌这两类肺癌的准确率为99%。2.这款AI工具能以72%的准确率预测早期接受过手术的肺腺癌患者的未来复发。在这个方面，人类病理学家的预测准确率只有64%。3.在未来，该工具或许可以帮助医生判断手术患者的复发风险高低，对于被判定为高风险的患者，或可采取更密切的随访或更积极治疗的方式应对，反之则随访与治疗方式可以更温和一些。
该AI工具目前针对的是两类患者，其一是刚被确诊为肺癌的非小细胞肺癌患者，他们需要尽快得到进一步的病理诊断，明确到底是肺鳞癌还是肺腺癌；其二是已接受过手术的早期肺腺癌患者，对于这类患者，如能清晰判定术后复发风险，则对于制定术后辅助治疗方案和术后随访方案都非常有帮助。因此，该AI工具在肺癌的诊断和术后管理中具有很大的潜在价值。
研究人员认为，当前AI工具72%的术后复发预测准确率，虽然已经超过了病理学家的64%，但仍有很大改进空间。在未来，通过给AI工具追加更多其他数据，例如人口统计数据、患者年龄数据、患者性别、肿瘤基因突变等等，或能让准确率进一步提升。当然，仅仅是以当前AI工具只观察影像就进行鉴别的方式，也许就能帮助病理学家改善日常工作了。AI工具也有一定的限制，蕞主要一点是来自于用于训练的数据量大小是有限的。不过随着未来更多数据入手，这个问题会消失。总体来说，如果人们希望将这个AI工具用于临床实践中为真实患者提供医疗服务，必须非常谨慎小心。该工具必须经历更多各种各样的持续性测试。当前算法依赖于图像，因此如果图像质量不行，或者处理图像的软件/设备有差异，准确度是否依然能如此之高还是个未知数。请注意，当AI工具的工作流程中出现任何一点微小改变，都必须重新验证算法并再次确认其有效。当前的AI算法诊断病理仍不够成熟，但或可以作为第二诊疗意见，或者说用来验证病理专家的诊断结果以确保二者意见统一。如果二者出现分歧，患者可以寻求另一位人类专家进行再验证。对于预测复发风险，当前算法不仅可以给出结果，还可以告诉病理学家导出该结果的各项证据——这些证据通常是病理学家认同且理解的，因此病理学家更容易信任该算法。
参考来源：
https://www.targetedonc.com/view/new-ai-tool-offers-detailed-cancer-prognosis-and-recurrence-predictions
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