据生物谷网1月30日消息,美国麻省理工学院科研团队开发出可预测人群患肺癌风险的人工智能工具“Sybil”。研究人员基于全美肺部筛查试验数据开发出的深度学习模型,能够不依赖临床数据或放射科的结果注释,仅通过一份低剂量胸部计算机断层扫描(LDCT)结果的扫描分析,预测出个体未来1-6年患肺癌的风险。该模型将在标准放射科读片站后台实时运行,为临床决策提供支持。Sybil工具实现了利用图像观察集体生物学并对癌症风险进行预测,降低人工评估个体的环境和遗传风险影响,可进一步提升肺癌个体化筛查和诊断效率。相关研究成果发表于Journal of Clinical Oncology期刊。