大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于肺结节，肺结节人工智能AI这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 体检发现肺磨玻璃结节，快崩溃了，怎么样疏导心理压力？
2. 肺部有结节怎么确定到底是什么病
3. 人工智能到底有多厉害？
4. 肺小结节检出率越来越高是真的吗？为什么？

体检发现肺磨玻璃结节，快崩溃了，怎么样疏导心理压力？

最近单位体检，一个非常要好的同事查出8mm肺磨玻璃结节，从CT片上看非常像是肺原位癌。由于他本身是胸外科医生，对自己病情，后续的治疗和可能的预后都是比较清楚的。所以根本看不出害怕、焦虑、担忧，他找了几个三甲医院专家看了CT片，确定了手术时间，一切有条不紊，毫无慌乱。所以说任何内心的害怕、担忧都是因为对病情的不了解，只想到最坏的后果，并无限放大，自己吓唬自己。

其实体检发现磨玻璃结节的人非常多，由于检测仪器的先进，让很多小问题暴露出来，被发现。低剂量螺旋CT甚至可以发现1-2mm的小结节。实际上肺小结节绝大多数是良性结节，磨玻璃结节虽然有恶性可能，但只有33%的磨玻璃结节是恶性的。尤其是1cm以上的磨玻璃结节，恶性可能性较大。

所以体检发现磨玻璃结节，先不要只顾着慌乱，紧张，害怕，冷静的思考一下，找一个专业的医生阅片。尤其要知道三点，第一是不是所有的磨玻璃结节都是恶性的，5mm以下的磨玻璃结节几乎都是良性的，有的是炎症所致可以自然消散。第二，即便性质不确定的磨玻璃结节，只要按要求定期随访就可以，数毫米的小结节生长极其缓慢，有的好几年都不会有太大变化，所以绝对不会出现几个月，一年之内就转移恶化的情况。第三，高度怀疑恶性的磨玻璃结节手术之后，病理几乎都是原位癌，极少数是微浸润或者早期浸润癌，后续基本不需要化疗放疗，治愈率接近100%。对未来的生活和工作基本没有明显的影响。

体检发现磨玻璃结节，要先了解知识，然后调整心态，担心、崩溃于事无补，想太多只会增加心理负担。世上本无事，庸人自扰之，静心，是一种修养。遇事冷静，处世理智，虽然不是每个人都能做到。遇到这种事，可以与家人、朋友倾诉分担，不要憋在心里，负面情绪太多会积重难返。多想想开心的事，吃好每一顿饭，睡好每一个觉，生活还是很美好的。

肺部有结节怎么确定到底是什么病

以下回答摘自复旦大学附属中山医院呼吸科张勇副主任医师《肺结节鉴别的临床关键信息--指南上找不到的内容——呼吸医生张勇》

肺结节的诊断相当依赖于临床经验，以至于参考书本和指南价值有限。无论是NCCN肺癌筛查指南，ACCP指南，Fleischner协会指南还是亚太或中国指南，均只分为磨玻璃结节，亚实性结节和实性结节，根据结节大小来确定处理方案。但是肺结节的形态千变万化，作为一个呼吸专科医生，结合国内大量的病例积累，并将影像特点和临床变化趋势加以分析，会发现很多可以确诊的关键的临床信息，有时可以“刀下留人”避免误切。

肺结节到底是不是肺癌，很多情况对于患者和医生都是个难题。肺部结节在长大，对于患者，心理压力是很大的。对于医生，做出不要手术的判断有时候也很有压力的。只有CT图像结合临床信息共同分析，才能做出准确的诊断。

结节的变化速度是鉴别良恶性的重要临床信息，肺结节表现的肺癌，很少会在两周至一个月内明显增大。除非是1、转移性癌；2、神经内分泌小细胞癌，而这两种形态上和原发性肺腺癌明显不同，基本上都边界都清楚，不会有毛刺，可以依靠CT鉴别。因此，变化非常快的肺结节，往往不是肺癌。

专家简介：张勇，复旦大学附属中山医院呼吸科副主任医师、博士。擅长肺部结节的人工智能(AI)良恶性鉴别、疑难肺部结节的鉴别诊断、肺部磨玻璃结节（GGN）的定性与分级等。

人工智能到底有多厉害？

1.什么是人工智能

人工智能（ArtificialIntelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。

2.人工智能的层次结构

基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。

算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。

计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。

语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“RadioRex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如AppleSiri，Echo等。

自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。

规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。

3.人工智能应用场景

3.1.语音处理

?语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。

–前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。

–语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。

–语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。

–语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。

?应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。

?未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。

3.2.计算机视觉

?计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。

–图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。

–图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。

–图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。

?应用：

–医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。

–在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。

–在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。

?未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。

3.3.自然语言处理

?自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。

–知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。

–对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。

–机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。

?应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。

4.AI、机器学习、深度学习的关系

4.1.人工智能四要素

1）数据

如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。

2）算法

主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。

3）算力

人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。

另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。

4）场景

人工智能经典的应用场景包括：

用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别

4.2.三者关系简述

人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。

机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

肺小结节检出率越来越高是真的吗？为什么？

肺小结节检出率越来越高，有三个原因：一是检查的灵敏度越来越高；二是导致肺小结节的环境因素并没有改善，甚至更加恶化；三是进入老年化社会。

灵敏度：很多小结节，以前照胸片是看不见的。如今对于肺癌高风险人群，使用的是低剂量螺旋CT扫描，分辨率可以看到几毫米大的结节。从检查出肺小结节的大小分布来看，大部分是小于5毫米的，这些在以前靠胸片检查都是看不到的。环境因素：很多人不承认吸烟是导致肺癌的一大因素。不管承不承认，吸烟的危害就在那，而且由于二手烟也可以致癌，所以即便个人不吸烟，也会有躺枪肺癌的可能性。在吸烟者中，结节也很容易发生，100个50岁以上吸烟者进行检查，有50个都会有非钙化肺结节！要消除吸烟的影响，需要一个长期的努力。美国从上世纪50，60年代意识到吸烟危害，开始全民戒烟运动，但是肺癌的发病率在30多年后才开始显示出下降的趋势。中国做得如何呢？在北京、上海等一下城市，戒烟做得好一点，公共场所的吸烟也比较少，但如果是去到二线城市，吸烟的问题就很严重，到处可以吸到免费的二手烟。值得一提的是，小结节并不等于肺癌。导致小结节的，还有肺部炎症。而雾霾中的颗粒，吸入肺部后，就可以增加炎症的发生。所以，吸烟、雾霾的问题得不到解决，小结节的检出率就不可能下降。老年化因素：根据美国肺癌的数据统计，在检查出肺癌的时候，患者年龄中位数是70岁。人生70古来稀！要在以前，很少人能活到70岁，自然就到不了肺癌高发的年龄，肺癌的发病率也就不会那么高。综合这三个因素考虑，戒烟、减少雾霾是如今社会可以做出的努力，不但可以减少肺癌，还可以减少其他跟呼吸、循环系统有关的疾病，对国人的健康有巨大的利好。对于必要的肺癌检查，也是必要的，毕竟将肺癌发现于早期，是获得治愈的最佳希望。

关于肺结节到此分享完毕，希望能帮助到您。