肺癌是对人类健康和生命威胁最大的癌症之一。专家建议对高危人群进行低剂量的计算机断层扫描筛查。放射科医生会根据结节大小、密度和生长对图像进行解释，但超过 80% 的肺癌病例都没有在早期发现。
根据发表在《Nature Medicine》期刊上的一项研究，Google AI 的研究人员开发出一种可预测肺部恶性肿瘤的深度学习模型，其表现相当于甚至优于经验丰富的放射科医生。
研究人员利用 42,290 幅肺癌患者的 CT 扫描图像对神经网络模型进行训练，该模型预测了 6,716 个病例中的结节，准确率达到 94%。
他们又开展了两项研究，将该模型的表现与放射科医生进行比较。六名放射科医生参与了对比，他们平均拥有八年的临床经验。在未提供先前的 CT 扫描图像时，该模型的表现优于全部六名医生，假阳性率减少 11%，假阴性率减少 5%。在提供先前的 CT 扫描图像后，该模型的表现与医生相当。