世界无烟日将至，用技术如何帮王源们戒烟？

By 超神经

场景描述：2018 年，因肺癌死亡人数达 176 万。但是肺癌是所有癌症中存活率最高之一，如果早期发现，存活率可大大提高。在 AI 模型介入之下，对肺癌早期预测与筛查，可将肺癌存活率提高 40%，超过专家水平。此外，AI 也在努力帮人们戒烟，远离烟草。

关键词：肺癌 早期预测 3D 模型 戒烟

今年 5 月 31 日，将迎来第 32 个世界无烟日。

世界卫生组织（WHO）最初将世界无烟日选在 5 月 31 号，就因为第二天是国际儿童节，希望下一代免受烟草危害。

今年世界无烟日的主题为「烟草与肺部健康」

然而，我们的世界，距离无烟还遥遥无期。在标有「禁止吸烟」的公共场所，吞云吐雾者依然大有人在。

就在前不久，歌手王源还因在餐厅吸烟而登上热搜，央视新闻对此进行了报道，甚至国外媒体 BBC 也作了报道。

对于此事，有人直呼「三好青年」人设崩塌，有人对公众人物在公共场合吸烟表示不能接受。当然，也有很多声音是劝他吸烟对身体伤害大，希望能早日戒烟。

而这件事也引起人们对公共场所吸烟、控烟难题等问题的关注。

看清烟草真面目

人们为什么吸烟？因为吸烟可以消除疲劳，增加注意力和调节人的情绪是人们吸烟的主要诱因。而一旦有了吸烟的习惯，就会对烟草产生依赖继而上瘾，难以戒除。在吸烟带来的快乐之下，烟草的危害早已被烟民抛之脑后。

但是看看下面的数据与实例，你就会看到烟草的真面目：

烟叶里含有毒质烟碱，也叫尼古丁。1 克重的烟碱能毒死 300 只兔或 500 只老鼠。如果给人注射 50 毫克烟碱，就会致死；

全世界大部分国家中 90% 的肺癌是由吸烟引起的；

江苏省肿瘤医院在收治的 1000 例肺癌病人中，发现 80% 是长期吸烟者。女性吸烟者危险性更严重，是男性吸烟者的 1.9 倍；

吸烟不仅会引起肺癌，还有口腔癌、喉癌、乳腺癌等；吸烟的母亲会危及下一代健康，其婴儿患先天性心脏病的可能性是常人的 2 倍……

烟草被列为一级致癌物

虽然从 2011 年起，我国已经行使禁烟令，「吸烟有害健康」已成常识，可国内依然有着 3.5 亿烟民，每年死于吸烟导致相关疾病的人数约 100 万人，是全球死亡人数的五分之一。

隐藏太深的肺癌细胞

在吸烟导致的所有危害中，肺癌无疑是吸烟所导致的最严重的危害之一。

一份全球肿瘤统计结果显示，肺癌为全球发病率（11.6%）、死亡率（18.4%）最高的恶性肿瘤。尤其是在中国，肺癌早已成为癌症的第一杀手。

2018 年全球前十癌症发病及其对应死亡人数

（蓝色：发病人数；红色：死亡人数）

为什么中国的肺癌发病率和死亡率这么高呢？一个重要的原因是：我国多数肺癌患者，在发现的时候已经是局部中晚期了。

如果能够早发现、早治疗，可以大大提高肺癌患者生存率。晚期肺癌的生存率仅为 15.2%，但是如果早期发现，五年内存活率会高达 80%。

医生正在观察肺癌患者 CT 扫描图像，微小肿瘤很难被肉眼看到

可是，为什么大多数的肺癌患者总是到了中晚期才能发现呢？

一方面，因为大多数人没有主动做肺癌早期筛查，等到有症状才去做，发现时便为时已晚；

另一方面，因为早期的微小肿瘤很难看到，早期筛查准确率不够高，容易误诊、漏诊，超过 80% 的肺癌病例无法及早发现。而大量肺癌到晚期才被发现，也带来高昂的临床与经济成本。

肿瘤微血管移动示意图，早期很难被发现

为了改善现状，很多科技公司都在积极推出 AI 解决方案，覆盖戒烟和肺癌预测、诊断等各方面。谷歌就在今年的 I/O 大会上介绍了用 AI 在肺癌预测上的研究成果。

 AI 早期预测肺癌，表现超过专家

从 2017 年末开始，谷歌利用 3D 建模以及西北大学（Northwestern University，位于美国伊利诺伊州）等合作伙伴的 NIH 数据集，在肺癌预测建模方面取得了进展。

近日，谷歌在 Nature Medicine 上发表了研究报告，称他们训练 AI 来预测肺癌，降低肺癌的筛查门槛，提高早期确诊的成功率。而且，AI 模型的性能超过 6 位专业放射科医生的表现。

谷歌 AI 团队与西北大学合作，得出该研究成果

通常，放射科医生在筛检肺癌时，要在单次 CT 扫描结果中查看数百个 2D 图像，且难以发现微小肿瘤。该方法被指出存在着高假阳性或假阴性的诊断率。

而谷歌建立了端到端的分析方法，仅使用输入 CT 图像就可以来预测肺癌风险。此外，他们还使用卷积神经网络（CNN）来进行训练，从而在图像识别方面得到更好的结果。

谷歌肺癌 AI 模型整体建模框架

在 AI 模型的帮助下，谷歌可以做出对肺癌恶性肿瘤的总体预测（在 3D 模型中查看），并且还能识别出通常较难发现的细微恶性组织（肺部结节）。另外在判断时，AI 还会结合过去的扫描结果，因此能对可疑组织的生长情况进行更好的分析。

高级建模框架，新模型采用已有的低剂量计算机断层扫描数据集

对于无癌症病史的无症状患者，AI 发现了潜在的肺癌肿瘤

为了测试这套方案，谷歌让 AI 查看了 45,856 份胸部 CT 扫描件（其中有癌症病例），然后将其得到的诊断结果和 6 位认证放射科医师进行比对。

在研究初期，AI 已经能比医生多探测出 5% 的病例，同时出现假阳性结果的可能性也降低了超过 11%。该方法达到了 94.4% 的 AUC（机器学习中模型评估指标）。

当然，在真正投入实际使用前，谷歌的模型肯定还需要大量的临床实验和测试。但对于该方案未来的前景，谷歌抱有很大的信心。

团队研究员曾在今年谷歌 I/O 大会上称，他们的人工智能技术可以比医生早一年查出肺癌，使患者存活的概率提升 40%。而且根据他们的调查，目前在美国符合条件的病人当中，其实只有 2% 到 4% 的人有机会接受 CT 检查。未来随着 AI 的引入，这一便捷工具可能会成为肺癌早期筛查推广的利器，这方面的门槛应该有希望进一步降低。

靠算法与神经网络戒烟

对于肺癌，我们不仅仅强调早期筛查，也关注基于免疫的癌前预防。

每当谈及肺癌预防，戒烟永远排在第一位，烟草是全球癌症的最大可预防病因。如果没有烟草，肺癌会是一种罕见癌症。

但是，对于烟民来说，戒烟难度太大，屡屡戒烟又屡屡失败的例子数不胜数。

既然自己戒烟靠不住，那还是借助一下 AI 的力量吧。

一家位于多伦多，名为 kiwi.ai 的公司开发了一个应用程序 Cue，它用一种算法来自动检测用户吸烟的时间。用户吸烟的平均时间持续减少，就会得到经济上的收益。

其中具体原理是这样的。团队制作了一个用于跟踪的模型，构建并授权了动作识别软件，该软件使用嵌入式神经网络以低功耗跟踪高精度水平的运动，以此检测用户吸烟时间。

软件置于智能手表中，可实时自动检测用户吸烟时间

然后团队将该软件提供给 IBM 之类的OEM 设备制造商、机器人公司和医疗保健产品提供商等，烟民可用这些设备来帮助戒烟。

在测试中，团队发现，测试者使用该软件后，会因为软件所建议的时间，而比往常等待更久再吸烟。3 个月内测试用户的吸烟时间减少达 50%。

由于该程序还会鼓励用户多等待几分钟就能够获得积分，积分不仅会让他们获得下次吸烟机会，同时还可以用来兑换星巴克或者优步的奖励券，从而实现双赢，让用户快乐地把烟戒掉。

对烟草和肺癌说不

如今，AI 都在费尽心思与肺癌战斗，可很多烟民却依然对「吸烟有害健康」的警告熟视无睹。

据国家癌症中心统计，我国肺癌发病人数和死亡人数已连续 10 年位居恶性肿瘤之首，每年新发肺癌约 78.7 万人，因肺癌死亡约 63.1 万人。

面对这些令人触目惊心的数字，AI 已经努力在肺癌预防与预测方面取得进展，相信今后还会不断进步，取得更好的效果。

而我们自身，则更应该重视这个癌症第一杀手，认识烟草的危害，做好预防，让「王源们」不再吞云吐雾，让肺癌没有可乘之机。

禁烟大使易烊千玺监督你戒烟

超神经数据集

HyperAI 超神经搜集并整理全球数百个公开数据集，还提供国内镜像下载，对科研机构和开发者们提供免费服务。

Finding Lungs in CT Data – CT 影像数据集

Finding lungs in CT 数据集是一个对肺部 CT 影像进行分割形成的数据集，包含一系列 CT 影像中对肺部影像进行分割，并识别估计肺部容积量。该数据集覆盖 4 名 3D 患者，采用 nifti 格式的图像和分段肺面罩。

该数据集于 2017 年由 kaggle 发布。

该数据集下载链接：https://hyper.ai/datasets/5642

更多图像数据集，请访问 https://hyper.ai/datasets 或点击阅读原文获取。

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