據(jù)一組數(shù)據(jù)顯示，每年奪走近70萬人生命的大腸癌，現(xiàn)已成為了僅次于肺癌、肺癌和胃癌的全球第四大致命的癌癥。而大腸癌的形成，很有可能是從一些容易被漏掉的息肉所致。

正因如此，谷歌開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)算法C2D2，可以透過捕捉影像深度，對大腸進(jìn)行3D重建，顯示已被檢測與未被檢測的部位，藉此提升大腸檢查覆蓋率。而實驗證明，機器學(xué)習(xí)能有效解決大腸鏡篩檢覆蓋率不足的問題。

一則文獻(xiàn)中也曾指出，醫(yī)生在進(jìn)行大腸鏡檢查的時候，平均會漏掉22%到28%的息肉，而且會漏掉20%到24%可能會癌變的腺瘤。

造成這樣一個現(xiàn)象的原因之一在于雖然息肉出現(xiàn)在大腸鏡的畫面中，但是因為息肉形狀扁平較小致使漏看情況發(fā)生。其二在于操作內(nèi)視鏡時，檢測范圍未能覆蓋所有相關(guān)區(qū)域，導(dǎo)致息肉沒有出現(xiàn)在視野中。

谷歌提到在真正癌變之前，可以透過去除大腸中的息肉來預(yù)防大腸癌，且只要息肉檢出率能提升1%，大腸癌的發(fā)生率就能降低6%。因此谷歌期望利用深度學(xué)習(xí)算法C2D2，來解決大腸鏡檢查覆蓋率不足的問題。

Google請醫(yī)生以及C2D2算法，同時對合成影片進(jìn)行息肉檢查，發(fā)現(xiàn)C2D2的平均絕對誤差為0.075，而醫(yī)生的平均絕對誤差則為0.177，醫(yī)生的平均絕對誤差明顯較大，C2D2的精確度是醫(yī)生的2.4倍。
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