隨著人工智能繼續滲透到我們生活的方方面面，我們現在開始看到計算機系統診斷各種疾病的能力取得了一些重大進展。科學家最關注的領域之一是癌癥診斷，我們已經看到機器學習算法能夠識別乳腺癌等癌癥。

　　現在，來自達特茅斯學院諾里斯科頓癌癥中心的研究人員宣布 開發 一種深層神經網絡，可以識別組織載玻片上的肺癌，其準確性與人類病理學家相匹敵。

　　“我們的研究表明，機器學習可以在具有挑戰性的圖像分類任務中實現高性能，并有可能成為肺癌管理的資產，”該研究的第一作者Saeed Hassanpour 在一份聲明中表示。“我們系統的臨床實施將能夠幫助病理學家準確分類肺癌亞型，這對于預后和治療至關重要。”

　　該研究發表在《 科學報告》上，專注于一種稱為腺癌的常見肺癌。該團隊在幻燈片圖像中對數百個癌癥示例進行了AI培訓，然后針對143個單獨的幻燈片圖像測試了算法，以了解網絡在真實場景中的準確程度。

　　將這些結果與人類病理學家的判斷進行了比較，并且AI總體上非常準確，證明至少與人類專家一樣在識別載玻片中的癌癥方面同樣熟練。

　　研究人員提出，如果他們的系統可以在現實世界的測試中得到驗證，那么這可能被證明是需要快速診斷的醫生和其他醫療專業人員的寶貴工具。