和NHS英国肺部健康检查项目一起，作为DART AI研究项目的一部分，头次使用AI算法将临床数据、影像学数据和分子学数据结合起来，意在更准确、快速诊断和描述肺癌。
这意味着，患者可以避免更多有创手术，可以在癌症早期阶段接受精确的治疗。算法也可用于更好地评估癌症合并症（如慢阻肺，COPD）的风险。
此外，该项目将结合初级治疗的数据，以更好地评估普通人群的风险，以确定适合筛查的风险个体。希望该研究能确定一套新的肺癌筛查标准，增加早期诊断肺癌的数量，这样患者的治疗更有可能成功。
皇家马斯登癌症慈善机构资助的呼吸内科顾问、早期诊断知名医生Richard Lee，是DART AI项目血液生物标志物检测研究的临床负责人。他也是英国NHS肺部健康检查项目的联合临床负责人，该项目目前在肺癌高发地区试行肺部健康筛查，例如，在超市停车场提供健康检查。
约5000名参与这项肺部健康筛查的人群被确定需要进一步做检查，如低剂量CT扫描，需要捐献一份血液标本，作为DART AI研究试验的一部分。这些标本将有助于开发实验室生物标志物，研究人员希望这些生物标志物可以用于疑似肺癌患者的研究。
Lee医生表示，当癌症被及早发现时，成功治疗的机会就会大很多，通常可以采用更少创的手术，长期副作用更少。这项研究可以给我们提供关于肺癌早期诊断的重要信息，能够帮助我们减少活检和PET-CT扫描的次数。这将减少患者进一步有创检查的需要，减少NHS成本，增加诊断能力和准确性。
研究结果也为早期肺癌的新型液体活检和基因组技术的前沿研究提供基础。通过与人工智能生物标志物相结合，DART试验可以减少患者早期癌症筛查所需的扫描次数，提高生产率和阳性筛查的转化率，从而减少患者的焦虑和成本。
这项投资1100万英镑的DARI AI研究项目是由英国创新机构、英国癌症研究中心和行业共同资助，由Fergus Gleeson教授和牛津大学大数据研究所的NCIMI主导，旨在提高肺癌和其他胸科疾病的早期诊断。
RichardLee医生也是皇家马斯登医院和ICR以及伦敦帝国学院合作研究小组的领头人，他们研究如何使用人工智能的新技术，为癌症患者在COVID-19流行期间提供更好的护理和治疗。
来源：
本文编译自皇家马斯登医院2020年7月3日发表的《The Royal Marsden supports new national programme of AI research toimprove lung cancer screening》，原文链接：
https://www.royalmarsden.nhs.uk/royal-marsden-supports-new-national-programme-ai-research-improve-lung-cancer-screening
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