美国纽约大学医学院研究者报告的一种新的人工智能／机器学习程序可分析患者肺癌肿瘤影像，判断肿瘤类型，甚至可以辨别驱动基因出现异常。研究找到，人工智能辨别腺癌还是鳞癌的准确性高达97％，而即使是有经验的病理科医生不做到更进一步检查都会有时无法得出临床。
这种人工智能还能确认6种肺癌涉及基因还包括EGFR、KRAS和TP53等若无出现异常。有可能是这些基因转变或变异可造成肿瘤出现异常生长，也可转变细胞形态及与周围环境的相互作用，有可能为机器自动分析获取图像线索。
随着针对特定基因突变的靶向药物应用于更加普遍，特定基因检测也显得十分最重要，大约有20％的腺癌者有EGFR变异，目前针对EGFR变异有数多种获批药物可以应用于。只是目前确认这些变异的基因检测一般来说都要几周才能回到检测结果，延后了抗肿瘤化疗。该研究提醒，人工智能可十分很快地得出肿瘤类型和基因突变类型等信息，便于患者尽快开始靶向化疗。
研究者设计了统计学方法让他们的程序可以自学如何更佳地已完成指令，这些程序创建规则和算法模型可以基于数据样本作出决策，训练数据就越多程序就显得就越聪慧。研究者用Google＇sInceptionv3分析人类基因组图谱数据库肿瘤临床时影像资料，辨别他们的人工智能程序可以精确地自动区分长时间的组织和癌的组织。
有意思的是，研究者找到，人工智能辨别错误的为数不多的肿瘤，病理科医生临床也是错误的，提醒这些肿瘤本身就是很难辨别。而54例被最少一名病理科医生辨别错误的病例，有45例被人工智能给准确临床出来了，提醒人工智能是十分能干的。目前研究者计划之后对他们的人工智能程序展开数据训练，直到它确认基因突变的准确性超过90％以上，那时研究者就可以呈交政府批准后该人工智能的临床应用于，在多种肿瘤中探究其应用于价值。
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