算法已经搞砸了可怕的，搞笑的和不幸的方式，所以当有可能拯救生命的人几乎钉住它时，这很好。周一，谷歌人工智能研究人员和医疗保健研究人员发表研究表明，他们已经成功培养了一种深度学习算法，以94.4%的成功率检测肺癌。

研究结果发表在周一的“自然医学”杂志上，该杂志表明，除了高准确率外，该算法在某些情况下优于放射科医师。根据该研究，该系统在全国肺癌筛查试验中获得了6,716例成功率，在1,139例独立临床病例中具有相似的准确性。

研究人员进行了两项研究 - 其中一项是先前的扫描，另一项则没有。在前一种情况下，深度学习算法 - 在肺癌患者的计算机断层扫描中训练，没有它，结节变成癌症，纽约时报报道- 具有比六位放射科医师更高的识别率，并且在后者，人类和机器均匀。

“整个实验过程就像学校里的学生一样，”谷歌项目经理Daniel Tse博士告诉纽约时报。“我们正在使用一个大型数据集进行培训，给它上课和流行测验，这样它就可以开始自己学习什么是癌症，以及将来会发生什么样的癌症。在我们花了很多时间训练之后，我们对它从未见过的数据进行了期末考试，结果我们在期末考试中看到了 - 它得到了A.“

但是这项研究的结果非常适合婴儿进行算法识别的第一步。它还远未证明自己足够准确，无法在提供癌症检查的医疗机构中普遍部署。当涉及自动化与误报和否定相关的过程时，它确实发出了一些信号。加利福尼亚州斯克里普斯研究转化研究所所长埃里克托波尔博士告诉纽约时报，“对于吸烟者来说肺癌是非常糟糕的，很难使其变得更糟。”

许多科技公司，包括谷歌，已经将算法作为一种在其平台上进行检测的工具，其方式是大规模的，主要是为了适度。而这些自动化系统仍然存在严重缺陷，导致错误的审查，或者更糟糕的是，未能识别出猖獗的暴力和仇恨内容。但研究肺癌检测技术的研究人员承认，在没有首先全面确认其有效的情况下释放这种系统的危险和风险，并确保有适当的制衡措施来持续调节并保护其免受不良行为者的侵害。

“我们正在与世界各地的机构合作，以了解如何以高效的方式将技术应用于临床实践，”谢博士告诉纽约时报。“我们不想超越自己。”