美国一组科学家开发出一种血液检测方法，利用机器学习来寻找肺癌的蛛丝马迹。该系统仍处于早期开发阶段，最终可能取代CT扫描，成为对疑似肺癌患者的一线筛查手段。

这项检测寻找的是在人体血液中循环的肿瘤DNA，比通常用于诊断肺癌的CT扫描便宜得多。它还没有准备好在现实世界中广泛使用或依赖，但研究是令人难以置信的前景，并可能被证明是一个强大的武器对抗一种最致命的癌症类型。

医学研究人员和医生已经知道，在病人血液中循环的癌症DNA可以作为诊断这种疾病的工具。然而，让医疗技术人员去寻找那些通过血液流动的微小的癌细胞是不现实的。另一方面，人工智能可以比人类更容易地完成这项工作。

在他们的早期测试中，研究人员发现他们的新系统能够识别63%的肺癌患者的第一阶段。这意味着，在接受检测的人群中，约有三分之一的人仍然没有发现癌症。这可能听起来让人难以接受，CT扫描经常出现假阳性，但总体上更准确。然而，对于这种新形式的测试来说，这可能不是一个决定性因素。

由于CT扫描的高成本，许多潜在的肺癌患者根本没有接受检测，这使他们更有可能被确诊为癌症晚期。检测血液中癌症DNA的方法虽然只有63%的可能性，但它可能是一种简单的筛查方法，可以挽救大量生命。

开发该系统的科学家认为，以这种方式使用该系统，每年最多可以延长1200人的寿命。此外，该系统也有可能被修改以寻找其他类型的癌症。这是癌症筛查领域潜在的革命性发展，但我们可能需要一段时间才能在全国或全世界的医院和诊所看到这些选择。