Google工程师已经开发了一个能够诊断的新AI程序肺癌在患者中，比大多数人类医生更准确。
在期刊上的一项研究中自然医学，研究人员培训了一项深度学习计划，以94.4％的成功率检测恶性肿瘤。
尽管Google AI仍被认为正在进行中，但它简要介绍了该技术对医学的未来的影响。
使用深度学习诊断疾病
通过为AI程序提供大量数据，可以培训该技术以识别不同的医疗状况，否则这些病情太困难或太耗时了，以至于人类医生无法检测到。
这些人工神经网络利用算法来帮助微调他们的搜索，并让他们在工作时学习。这些AI被喂养的信息越多，它们在诊断疾病方面变得越好。
迄今为止，谷歌已经开发了深度学习系统，可以帮助眼科医生诊断糖尿病患者的眼病，并帮助病理学家检查显微镜滑动以识别恶性肿瘤。
Google的研究人员，研究的作者之一Daniel Tse博士说：“我们拥有世界上一些最大的计算机。”
“我们开始想推动基础科学的界限，以找到有趣而酷的应用程序。”
癌症检测AI
在新的研究中，TSE和他的同事对Google AI喂了CT扫描，这些人涉嫌患有肺癌。
长期以来，医生一直建议对诊断症进行诊断，以检测有悠久吸烟史的人的癌症风险。根据先前的研究，筛查还显示出有助于降低肺癌死亡的风险。
CT扫描可以识别患者的明确癌症，但他们还可以找到有发育恶性肿瘤风险的特定斑点。医生可以根据其癌症风险使用这些信息来对患者进行分组，并确定他们是否需要进行后续测试来监测癌症的生长。
但是，这些医疗测试有其局限性。他们不仅会错过患者的肿瘤，而且还可以误读癌症的良性斑点。这可能会导致医生推荐高度侵入性和危险的程序，例如活检或手术
为了使诊断更准确，Google研究人员发达一个具有多层处理的神经网络。然后，他们对已定义诊断的患者进行了CT扫描。其中一些人患有肺癌，而有些则没有。一些结节也被鉴定出来，后来发展为恶性肿瘤。
在总共有6,716例已知诊断患者的病例中，深度学习计划能够进行94％的准确阅读。
这人工智能后来与专家放射科医生相遇，以找出它是否可以比人类医生做得更好，甚至没有事先进行扫描。该机器比医生相比，伪造的误报和假否定性少于其人类。
但是，当研究人员提供较早的扫描时，对于深度学习计划和人类医生来说，结果都更加接近。
通过AI能够处理大量数据，它可以检测到癌症诊断中人类可能无法识别的微妙模式。
Google的癌症检测AI仍处于开发阶段，但它已经被视为使诊断更准确的积极步骤。
