近幾年來，AI逐步走進醫(yī)療領域，其高速的海量數據的處理能力，能夠幫助醫(yī)生從重復繁雜的簡單工作中解放出來。隨著人工智能技術的發(fā)展，這一技術應用的領域也越來越廣泛。

AI快速高效的工作能力是毋庸置疑的，以肺癌篩查為例，之前對檢查結果的確認需要醫(yī)生親自來觀察患者肺部的醫(yī)學影片，由于待篩查人群數量巨大，真正的肺癌患者在人群中所占比例又很小，這就造成了醫(yī)生要進行大量的重復觀察才能真正篩查出一名肺癌患者。而引進AI后，就能夠替代影像科醫(yī)生的重復篩查工作。

但是，由于技術的限制，AI只能進行影片的篩查工作，而不能直接診斷患者是否患癌。然而，近日科學家卻開發(fā)出了一個新的學習程序，不僅能夠讓AI以97%的準確率確定患者的肺癌類型，甚至還能識別導致異常細胞生長的變異基因。

研究人員使用了來自Google的深度卷積神經網絡Inception v3來開發(fā)程序，之后使用來自The Cancer Genome Atlas(TCGA)數據集的1634張圖像對AI進行了重新訓練。未來，該研究團隊計劃繼續(xù)對AI程序進行進一步的數據培訓，使其能夠以超過90%的準確率確定哪些基因在特定癌癥中發(fā)生突變。屆時他們將會申請將該技術用于臨床，用來輔助進行不同癌癥類型的診斷工作。

研究人員表示：“這項研究表明，深度學習卷積神經網絡是一個非常有用的工具，能夠幫助病理學家分類肺部組織的醫(yī)學圖像，這些信息對于向肺癌患者應用適當的定制靶向治療至關重要，我們可以利用這點開發(fā)一種多樣化的治療方法，增加精準醫(yī)學的范圍和性能。”