肺癌
德克萨斯大学MD Anderson癌症中心的研究人员开发了一种结合血液检测和个性化风险模型的预测工具，可以更好地预测肺癌死亡风险。这项研究发表在上周的《临床肿瘤学》杂志上。该模型将MD Anderson研究人员最近开发的基于血液的四蛋白质组合（4MP）检测与PLCOm2012风险模型相结合，旨在通过改善肺癌筛查来降低死亡率。
Noah Medical的Galaxy手术机器人系统在美国进行了首次手术，该系统具有支气管镜可视化和进入能力，提供患者气道的诊断和治疗。该系统采用先进的图像技术，提供潜在癌症病变的实时位置更新，旨在提高工具在病变中的准确性和诊断收益。
北卡罗来纳州Atrium Health Wake Forest Baptist医疗系统采用人工智能和机器人技术，帮助临床医生预测和诊断肺癌，以提高早期检测率。该系统利用Optellum开发的人工智能工具，根据影像结节特征预测肺癌的可能性，并将患者分类为高风险、中风险或低风险。同时，该系统还采用机器人支持技术，帮助医生检测和追踪可疑的肺结节，以及确定哪些患者需要进行生物检测和治疗。
美国诺亚医疗公司近日宣布，其研发的Galaxy系统已获得美国食品药品监督管理局（FDA）的批准，该系统可用于机器人导航支气管镜检查。
休斯顿大学的研究人员获得了来自国家癌症研究所的近百万美元的资助，旨在开发一种计算框架，支持放射科团队和人工智能算法之间的协作，以改善肺癌诊断。
新泽西州的AtlantiCare正在部署术前人工智能评估工具和机器人支持的支气管镜技术，以支持早期肺癌诊断和治疗。
RefleXion Medical宣布，FDA批准其Scintix生物引导放疗治疗癌症。Scintix是第一款也是唯一一款放疗，能够让每种癌症的独特生物学自主决定要释放多少辐射。FDA的批准扩大了RefleXion X1系统的双重治疗模式平台，可以治疗任何阶段的实体肿瘤。
研究人员开发了一种深度学习工具，可在六年内预测有或没有重要吸烟史的个体的肺癌风险。这种工具可通过分析LDCT扫描来预测肺癌风险，可帮助更广泛的人群进行肺癌筛查。
研究人员使用深度学习模型结合EMR数据和胸部X光图像，预测肺癌风险。该模型可识别高风险个体，为肺癌筛查提供补充。文章介绍了美国CMS指南的限制，以及肺癌筛查的参与度低的原因。最后，研究人员提出了自动化肺癌风险评估工具的验证。
奥林巴斯(Olympus)推出新型EU-ME3内窥镜超声波处理器平台，该平台在胰腺和肝胆等检查中，为专业医护人员提供高质量的影像。此外，该平台还可协助早期、微创诊断和肺癌分期。欧洲、中东、非洲、亚洲和南太平洋地区将在本财年内陆续推出该系统。
