凯西储存大学( Case Western Reserve University )开发了一种新的人工智能工具，可以通过肺癌患者的CT图像判断免疫检查点疗法的效果。 该技术期待为医疗决策提供有用的信息，惠及许多肺癌患者。
免疫检查点疗法主要是通过药物对抗患者的免疫系统癌症，与直接利用药物杀死癌细胞的化学疗法有很大区别。 但免疫疗法相当昂贵，患者每年平均花费20万美元。 目前，免疫检查点抑制剂可以判断非小细胞肺癌( NSLC )患者的疗效，但5名NSLC患者中，只有1名对免疫检查点疗法有肯定反应的患者。
为了使医生能够提出更好的医疗决策，Cassie storage大学制作了可以根据肺部CT影像判断疗效的AI工具。
研究小组采用139名NSLC患者的资料，训练了线性区别分析( LDA )分类器。 NSLC患者应首先进行CT扫描，视觉化肺部肿瘤结节。 其次，研究小组的AI工具不仅分析结节的大小，还分析质量、形状等细微特征，预测患者对免疫检查点疗法的反应。
过去医生常常根据电脑断层影像中结节的大小来判断治疗方法的效果，但研究人员使用AI工具发现质量变化是更好的预测因素，反观肿瘤大小由于血管破裂等原因往往比原来大。
经过训练，该AI工具认识到反应者曲线下面的面积可达0.81到0.85。 另外，对于在不同场所接受治疗的患者和不同的免疫治疗药物，AI工具也能显示出一致的结果。
未来的研究小组将继续将算法应用于更多的临床场所和不同的免疫治疗药物。