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在健康筛查中使用人工智能(AI)有可能通过早期干预挽救生命。
据报道，英国阿伯丁皇家医院正在进行一项使用人工智能帮助放射科医生检测乳腺癌的试验。
试点方案已经帮助一名即将接受手术的病人早期发现乳腺癌。
同样在英国，Kheiron医疗技术公司开发了一种人工智能模型Mia，作为乳房x光扫描检查的额外检查。
参与试验的医生表示，人工智能模型能够识别出有时肉眼看不到的问题区域。
匈牙利巴克斯-基斯昆县医院也正在进行人工智能测试。
一位医生告诉《纽约时报》，她最初对这项技术持怀疑态度，但当人工智能在一位58岁女性的x光片中发现一个小肿瘤时，她改变了主意。
在马来西亚，非政府组织马来西亚肺癌网络(LCNM)的创始主席、心胸外科顾问医生Anand Sachithanandan博士说，他相信人工智能在帮助早期发现肺癌方面的潜力。
nsultant cardiothoracic surgeon Dr Anand Sachithanandan and president of the Lung Cancer Network Malaysia (LCNM) says he believes in the potential for AI to assist in the early detection of lung cancer. — DR ANAND SACHITHANANDAN" src="https://www.ns99.cn/skin/default/image/lazy.gif" class="lazy" original="http://www.pxc33.com/file/upload/202307/17/154039101.jpg">
“大约三年前，我意识到英国和其他地方的一些项目正在探索使用人工智能筛查肺癌。
“然后，我会见了国际行业专家，探讨了它在这里的潜在用途，”阿南德博士补充说。
为了评估在城市社区初级保健层面利用该技术筛查肺癌的可行性，LCNM在巴生谷的卫生诊所启动了一项使用人工智能胸部x光检查的免费肺癌筛查。
据阿南德博士介绍，印度科技公司Qure开发的人工智能x光软件qXR。人工智能有潜力提高胸片筛查肺癌的准确性和效率。
他说，该工具利用了深度学习算法的力量，使其能够检测、精确定位和识别异常情况。
“深度卷积神经网络(一种通常用于分析图像的人工智能)已被证明可以提高放射科医生在人工智能计算机辅助检测技术中的表现，旨在帮助放射科医生和普通医生识别胸部x光片上的异常情况。
他说:“它减少了错误和遗漏，并帮助放射科医生更多地关注那些被标记为‘异常’的胸部x光片。”
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肺癌是马来西亚最常见的癌症之一，《胸肿瘤学杂志》(Journal of Thoracic oncology)在2020年的一份报告中称，肺癌占所有恶性肿瘤的10%。
根据该报告，马来西亚男性的终生风险约为55分之一，而女性的终生风险约为135分之一。
Anand博士说，由于大多数患者只在疾病的较关键阶段得到诊断，该国承受着晚期疾病的负担。
他说，较晚的诊断是由于几个因素造成的，包括缺乏意识，与吸烟有关的耻辱，以及害怕被确诊为癌症。
此外，通常在这种疾病的早期阶段，没有任何症状或体征，或者往往是模糊和非特异性的，如咳嗽，因此被忽视或忽视。
他说:“这很可悲，因为如果及早发现，这是一种可以治愈的疾病。”
Anand博士解释说，筛查是在患者发病或出现症状之前在早期或临床前阶段发现疾病的一种尝试。
“在肺癌的情况下，如果我们能在早期有效地筛查和发现这种疾病，就能更有效地治疗，而且往往能治愈。
“与晚期疾病相比，治疗早期肺癌的毒性更小，成本也更低。
“如果早期发现癌症，患者在生存和生活质量方面将有更好的预后(结果)，”他说。
他补充说，目前肺癌筛查的金标准是低剂量计算机断层扫描或LDCT。
他说:“这是一种无创、无痛的扫描，通常只需要一次呼吸，由于不注射造影剂，辐射最小。”因此，不需要打点滴或打针，同样，也不需要预先禁食或验血。
他说:“已发表的试验数据，包括过去10年的两项主要研究，都强烈支持使用LDCT筛查来检测肺癌的‘危险’群体，如以前或现在的重度吸烟者。”
他补充说，越来越多的证据表明，那些有家族病史的人也可能从筛查中受益。
然而，根据Anand博士的说法，在私立医院进行一次普通的LDCT扫描可能要花费RM500到rm1000，这使得费用成为患者进行额外检查的主要障碍之一。
这种扫描在政府机构可能会得到大量补贴，但他表示，由于病例量过大，患者在诊断和分期扫描方面面临很长时间的等待。
他主张在该国采用人工智能进行肺癌筛查，强调其减轻经济负担和扩大获取机会的潜力。
“我认为人工智能在肺癌筛查方面具有巨大的潜力。
他说:“采用人工智能可以提高诊断准确性，缩短周转时间，缩短等待时间，并加快将疑似病例转介给相关专家进行进一步调查的速度。”他补充说，该工具可以在社区一级部署，包括在Klinik Kesihatan。
Anand博士报告说，超过10,000人参加了LCNM筛查计划，该计划从2021年5月开始持续20个月。
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在2.5%的病例中发现了不确定肺结节(IPN)，即发生在肺部的生长或斑点，但其性质或潜在危害未知。
“这些人出于某种原因去看全科医生，如果全科医生认为有必要，他们会接受胸部x光检查。
“当然，并非所有ipn都代表肺癌。患有IPN的个体需要通过LDCT扫描进一步评估，”他说。
他说，临床医生对人工智能x光软件的反应是积极的。
他补充说:“患者接受常规的胸部x光检查，然后将图像上传到基于云的人工智能软件上，该软件对其进行分析，并生成一份详细的报告，突出x光图像上值得关注的区域。”
报告的生成大约需要两分钟，使初级保健医生能够确定下一步的行动方案。
“因此，它缩短了周转时间，促进了有效的临床决策，这在处理疑似肺癌时至关重要。
“医生们发现人工智能技术易于使用且价格合理，因此，我认为它是可扩展的。
他说:“据我所知，除了熟悉软件之外，不需要特别的培训。”
有限公司nfronting挑战
Anand博士重申，很难说服患者在人工智能x光检查结果后进行推荐的LDCT扫描，因为成本等障碍，以及最终担心可能的癌症诊断。
他说，引入了“病人导航员”来帮助指导个人完成整个过程并解决他们的担忧。
Anand博士补充说，规划合作伙伴包括提供免费LDCT筛查的私立医院，但如果需要进一步调查或治疗，将收取额外费用。
“然而，他们中的许多人没有接电话或回复我们的短信。目前，正在艰苦地对所有IPN病例进行回顾性审查。
“我们需要知道有多少ipn确实是早期肺癌。
他说:“我们面临的另一个挑战是，大部分筛查是在大流行期间进行的。”
他说，下一阶段是在当地展示该技术的功效，目标是为人工智能x射线工具检测到的IPN患者提供一站式和当日LDCT筛查。
“这将提高依从性，减少流失率或辍学率。如果这种方法有效，就可以与提高认识的运动和对戒烟的支持相结合，”他补充说。
在马来西亚的其他地方，医院正在以其他方式使用人工智能。例如，双威医疗中心宣布与一家科技公司合作，利用人工智能模型重建来优化分子成像方案，用于癌症诊断。
在5月份的一份报告中，吉隆坡鹰鹰医院首席执行官Hoo Ling Lee表示，在医疗保健领域采用人工智能技术是有价值的，并补充说它可以转化为更好的患者治疗效果和提高效率。
该医院采用了人工智能视网膜图像分析，能够筛查和诊断多达35种视网膜疾病，包括黄斑变性和视神经病变，并为其他慢性疾病提供健康风险评估。
阿南德博士断言，人工智能的采用是不可避免的，他说:“必须仔细、周到地利用和纳入适当的法规。”我们不能为了速度或便利而牺牲安全和隐私。”
他补充说，重要的是要认识到技术的局限性和潜在的缺陷。他举了一个例子，美国麻省理工学院的研究人员开发了一种名为Sybil的人工智能工具，用于检测未来患肺癌的风险。
根据麻省理工学院1月份的一份报告，Sybil可以在没有放射科医生帮助的情况下分析LDCT图像数据，预测患者在6年内患肺癌的风险。
他认为技术应该与放射科医生互补，而不是竞争。
这也会引起患者的焦虑，影响医疗保险的覆盖范围。
他说:“相反，它允许对这些高风险个体进行更细致的监测，以便在肿瘤出现的第一个迹象时进行适当的干预。”
Anand博士强调，根据卫生部的预测，到2030年，癌症病例总数预计将增加30%，并强调了解决这一日益严重的问题的重要性。
他说，晚期疾病加上政府医院缺乏相关专家，可能意味着更多的延误诊断和治疗，他补充说，早期筛查是最好的方法。
“从早期到晚期的疾病进展是一个真实而严重的问题;因此，应尽量减少延误。
“如果人工智能技术表现得足够好，它可以扩展并广泛部署，提供更低成本、更高效、更公平的筛查。”
