肺癌早期检测这个老难题或许有救了？机器学习来帮忙！
一个与美国多家机构有关联的大型研究团队发现，机器学习或许可以在人类肺癌早期的时候探测出癌症。在他们发表在《自然》杂志上的论文中，该小组描述了他们的研究工作，其中包括测试机器学习系统以及它们在血液样本中发现循环肿瘤DNA (ctDNA)的能力。
肺癌是最致命的癌症之一，和其他许多癌症一样，发现得越早，病人的生存机会也就越大。但不幸的是，目前检测它的唯一方法就只有通过CT扫描，这种方法不仅昂贵，而且还有很高的假阳性率。
出于这个原因，医学研究人员一直在研究一种可以在肺癌早期检测出肺癌的血液检测方法。这种血液测试将扫描血液样本，在样本中寻找ctDNA片段——这对人类实验室技术人员来说难度非常大，因此，从事这项新工作的研究人员将目光投向了机器学习——先前的研究已经表明，机器学习在鉴别早期乳腺癌和其他癌症方面已经派上了用场。
在他们的研究中，研究人员使用数据训练了一个机器学习模型，这些数据通常与一种被称为非小细胞肺癌的类型相关。经过训练之后，按照设定，这个模型就会对一个特定病人的进行肺癌评估。
在测试过程中，该系统发现了63%一期肺癌患者的肿瘤，虽然效果没有CT扫描那么好，但这可能已经足以作为肺癌高危人群的初始筛查。研究人员指出，目前许多这样的患者根本没有接受筛查。如果病人的检测结果呈阳性，医生会建议他们进行更复杂的检测。研究人员进一步指出，这种筛查每年可能会延长600至1200人的寿命，他们还认为这种方法也可以用于检测其他类型的癌症。
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