县域早筛讯:今日，贝壳发布讣告称，公司创始人兼董事长左晖因疾病意外恶化于年5月20日去世。知情人士称其患癌多年，内部人士称是肺癌。
左晖年1月出生，今年50岁。他于年创办链家；年创办自如网；年链家在线更名为链家网；年4月，链家上线贝壳找房，定位以技术驱动的品质居住服务平台。年8月13日，贝壳纽交所正式挂牌发行上市，成为中国居住服务平台第一股。
链家内部员工表示，公司内部已经通告此事，大家对此也深感震惊。此前知道其身体存在健康问题，但没想到突然人就走了，深感惋惜。
肺癌究竟有多可怕？肺癌发病率位居恶性肿瘤首位，我国每年约有78.1万例新发病例，在美国，肺癌是男性和女性癌症死亡的首要原因。据世界卫生组织估计，去年全世界有万人死于肺癌，每年死于肺癌的人数，比结肠癌、乳腺癌和前列腺癌死亡人数的总和还要多。肺癌的发生可能与环境和生活方式有关，比如吸烟。尽管近年来吸烟人数有所减少，肺癌的早期发现和治疗方面取得了进展，但肺癌新发病例仍然继续增加，发病率和死亡率居高不下,对人类健康造成严重威胁。低剂量螺旋CT成为肺癌早筛金标准，假阳性率高令人担忧关于肺癌的筛查有多种方式，胸片是筛查肺部肿瘤的常用手段，也是公众比较熟悉的检查项目。但因其图像分辨率低、敏感度低，假阴性率高的特点，对直径5-6cm以下的病变经常漏诊误诊。近年来低剂量螺旋CT（LDCT）是国际公认的肺癌早筛“金标准”。LDCT用于筛查肺癌高风险人群，已被证实可以通过早期发现癌症来降低肺癌死亡率。美国国家肺癌筛查试验（NSLT）的随机对照研究结果显示，与X线胸片相比，LDCT可降低20%的肺癌死亡率，但该研究也同时发现，LDCT的假阳性率高达96.4%。人工智能助力，肺癌早筛出现转机贝勒大学临床和转化研究所(ICTR)研究人员的一项新研究强调：特定的变异会增加肺癌风险。研究人员对8个大规模数据集的胚系（遗传）DNA进行全外显子组测序，发现了25种与肺癌易感性相关的新的罕见致病性变异体，应用了内源性DNA损伤检测法对这些候选变异体进行分析显示，POMC、MLMR和ATM变异会导致DNA损伤程度增加，增加肺癌风险。无独有偶，近日，一项涉及人工智能早期肺癌检测研究的新进展，为对抗这种致命疾病提供了另一种思路。来自荷兰奈梅格内梅亨大学医学中心的研究者及其合作者发表在《放射学》杂志的一篇题为《低剂量CT筛查中发现的肺结节恶性风险的深度学习评估》的论文称：人工智能程序能准确预测CT筛查中发现的肺结节癌变的风险。胸部CT造影下肺结节和肺癌在水平面、冠状面、矢状面的比较图源：mr.suphachaipraserdumrongchai/GettyImages该研究小组正试图开发并验证一种深度学习算法（DL）用于评估CT扫描中发现的肺结节的恶性风险。研究人员用算法对来自全国肺部筛查试验的16,多个结节(包括1,个恶性肿瘤)样本的CT图像进行了数据分析，并对来自丹麦肺部癌症筛查试验的3组大型结节成像数据进行了验证。研究人员指出:“在胸部CT中准确评估肺结节的恶性风险对于优化肺癌筛查和治疗至关重要。深度学习算法在CT扫描发现的肺结节恶性风险方面表现出优异的性能，可与胸部放射科医生相媲美。”。“这个算法可以帮助放射科医生准确预估肺结节的恶性风险，”该研究的第一作者，内梅亨大学医学中心诊断图像分析组的博士候选人KiranVaidhyaVenkadesh称，“这可能有助于为肺癌筛查患者提供最优化的后续建议。”“由于不需要人工判读结节的成像特征，所提出的算法可能会减少CT判读中观察者之间的实质性差异，”资深作者、内梅亨大学医学中心医学影像系助理教授ColinJacobs博士解释说，“这个算法可能会减少不必要的诊断干预，减少放射科医生的工作量，从而减少肺部癌症筛查的费用。”研究人员期待着能通过结合年龄、性别和吸烟史等临床参数来改进算法，进一步提高其准确性，未来人工智能将在肺癌早期风险筛查、辅助临床诊断方面发挥更大作用。为促进行业交流，早筛网·县域早筛建立了“县域癌症早筛行业交流群”，有意加入的读者可扫码添加管理员