对于人类来说最危险的病症肯定是癌症，其实癌症如果能早期发现,其治愈率可达65%以上。要作到早期发现，就应了解哪些是常见癌症的早期信号。有人说,癌症一发现就是晚期,难以早期发现。
在香港中文大学有研究人员表示，他们团队可以利用人工智能影像识别技术判读肺癌及乳腺癌的医学影像，准确率分别达91%及99%，识别过程只需30秒至10分钟。此项技术可以有效的提升临床诊断效率，并降低误诊率。
据介绍，这项技术主要是通过深度学习技术判读CT扫描图像，并且，还通过深层神经网络自动检测识别出可能出现肺小结节的位置，耗时30秒，准确率高达91%。然而，早期肺癌多以肺小结节的形式出现，医生主要通过胸腔电脑断层扫描(CT)图像去检查是否存在肺小结节，而每次检查都会有多达数百张断层扫描图像，医生仅用肉眼进行判断，费时费力。
此外，对于乳腺癌的检测，医生一般会通过乳房X光或磁共振成像扫描，检测硬块位置。在检测淋巴结转移时，医生会切取一小块活组织为样本，在显微镜下检查淋巴结是否转移，以及肿瘤是良性还是恶性。
团队开发的一种新型的深层卷积神经网络，分阶段处理乳腺癌的切片图像。首先，使用改良版的全卷积网络(一种对图像进行较粗略但保持高灵敏度的快速预测模型)，重构出更为精密准确的预测结果，然后定位并挑选出含有淋巴结转移的图像。
总之，该团队于5年前展开相关实验。并且，他们研发团队期望在未来的1至2年，这项自动化监测技术能在香港医疗界广泛应用。
香港大学利用AI诊断癌症：前景明朗？
