AI系統(tǒng)在外部驗證測試中證明了自己的才能
經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和內(nèi)部驗證的超過15，000項肺部CT掃描已正確地將不確定的肺結(jié)節(jié)（IPN）重新分類為低風險或高風險類別。
AI系統(tǒng)在外部驗證測試中證明了自己的才能。在這里，它對近600個惡性和良性現(xiàn)實結(jié)節(jié)中的三分之一進行了重新分類，其準確性要比研究人員和開發(fā)人員進行比較的傳統(tǒng)風險模型好得多。
該研究在范德比爾特大學(xué)進行，并 在《美國呼吸與重癥醫(yī)學(xué)雜志》上免費全文發(fā)表。
在其討論部分中，主要作者醫(yī)學(xué)博士皮埃爾·馬西翁（Pierre Massion）及其同事評論說，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能展示可能意味著該技術(shù)具有改變患者管理的潛力。如果是這樣，它將主要通過消除不必要的侵入性程序并減少診斷延遲來實現(xiàn)這一目標。
范德比爾特對這項研究的內(nèi)部報道指出，遵守美國放射學(xué)院和美國胸科醫(yī)師學(xué)院提供的現(xiàn)行指南可能會有所不同，從而導(dǎo)致主觀結(jié)節(jié)分類。
該學(xué)校指出，本研究“是第一個在多個獨立隊列中驗證風險分層工具并顯示出明顯優(yōu)于現(xiàn)有風險模型的重分類性能。”
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