雅加达 - 使用AI进行医学诊断的软件公司Aidence宣布了一项协议,授权Google Health的AI研究模型,用于预测CT成像中的肺结节恶性肿瘤。 

根据该协议,Aidence将开发,验证并将该模型推向市场,以支持肺癌的早期和准确诊断以及减少筛查计划中不必要的程序。

2020 年 NELSON 试验显示,使用低剂量 CT 进行肺癌筛查可显著降低男性肺癌死亡率 24%,女性 肺癌死亡率降低 33%。

然而,肺癌筛查存在一个主要困难,即确定检测到的肺结节的性质。这些结节大多不是癌性的。正确识别和诊断结节可能需要花费大量时间。

田纳西州孟菲斯浸信会癌症中心浸信会纪念医疗保健公司首席科学家兼多学科胸腔肿瘤学项目主任Raymond Osarogiagbon博士解释说,人工智能是一种解决方案。

深度学习

深度学习是人工智能的一部分,已被证明可以支持肺结节恶性肿瘤的风险评估。在 2019 年发表在《自然》杂志上的一项研究中,谷歌健康附属科学家提出了一个高度准确的恶性肿瘤分类模型。

另一方面,Aidence也为此建立了一个深度学习模型。Aidence算法通过单次扫描成功预测肺癌,并在2017年Kaggle挑战赛中获奖。 

在Aidence和Google Health的合作下,两家公司打算装备AI应用程序来预测肺结节恶性肿瘤。Google Health将提供其科学专业知识,而Aidence将开发模型为临床实践解决方案并将其推向市场。 

“我们在Aidence的使命是给肺癌患者一个战斗的机会。与Google Health的战略合作伙伴关系使我们能够加速和扩大实现这一目标的努力,“Aidence的联合创始人兼首席执行官Mark-Jan Harte在Twitter上分享的公告中表示。

Google Health产品经理Akib Uddin补充说:“在Google Health,我们希望成为一股积极的催化力量, 展示人工智能在健康方面的现实益处。我们知道肺癌筛查在拯救生命方面的重要性,我们很高兴能够通过利用我们的技术支持像Aidence这样的伟大合作伙伴,在大规模推动影响方面发挥作用。


The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)