【美國《合眾國際社》2021年02月24日文章】題：機器學習演算法精準檢測癌前結腸息肉。

發表在《放射學》雜誌上的一項研究顯示，一種以放射組學為基礎的機器學習演算法可透過CT掃描準確識別癌前結腸息肉。

結直腸癌是全球男性和女性癌症相關死亡的最常見原因之一，CT結腸成像作為一種無創的結腸鏡檢查來篩查結直腸癌，該技術在檢測大多數息肉方面與結腸鏡檢查旗鼓相當，並在結腸鏡檢查未能評估的結腸部分方面實現有效視覺化。

但CT結腸成像的缺點是不能明顯區分良性息肉和癌前息肉，從而顯著影響治療方案的制定。在這項研究中，研究人員將無創、基於放射組學的機器學習演算法應用於一組無症狀、處於平均風險結直腸癌患者的CT結腸成像影象，資料顯示，該演算法在明顯區分良性和潛在癌性息肉方面的準確率可達82%。

但這一發現還需更多的研究來證實，可透過更精確地選擇滿足後續息肉切除術實施條件的患者，進一步提高基於CT結腸成像的結直腸癌篩查的臨床意義。