刚刚过去的2017数据科学杯（2017 Data Science Bowl）吸引了全球10000名数据科学家参赛，参赛者们在癌症影像筛查智能算法上各显神通。由清华大学医学院生医工程系博士研究生廖方舟和李哲组成的团队获得第一名，他们的导师是医学院生医工程系的宋森教授，合作者是清华大学计算机系胡晓林教授。

肺癌是所有癌症中最致命的，大部分原因是因为人们被确诊为肺癌时已经太晚了。低剂量CT扫描比常规的的X射线更可能检测到癌症，它可以将身体截面详细显示出来。在最近的美国国家癌症研究所的实验中，接受低剂量CT扫描比只通过X射线检测癌症的死亡风险要降低百分之十五到二十。不幸的是，根据发表在《内科学年鉴》的一项研究，多达三分之一的CT扫描在报告了假阳性结果，给病人和家属造成不必要的恐慌和紧张，而且也带来了后续不必要的检查和其他成本。

美国国家癌症研究所项目主任Keyvan Farahani认为，降低低剂量CT扫描的出错率是提高肺癌CT筛查准确性，并对公众健康产生积极影响的关键。 数据科学杯是人工智能中最令人振奋的比赛之一，清华大学的两位博士生廖方舟和李哲利用深度学习和GPU技术构造出了的算法准确率排名全部参赛队的第一名。他们的挑战是使用机器学习和人工智能方法提高CT扫描筛查的精确率，他们团队使用的是英伟达GPU来训练卷积神经网络。

今年的数据科学杯参赛者的登录时长约为15万个小时，并提交了近18000个算法。廖方舟和李哲组成的团队击败了其余将近2000个研究团队，共计10000名研究员，赢得了第三届数据科学杯的第一名，奖励50万美金。5月8号至11号，胜出的团队将会在硅谷GPU科学大会（GTC）上分享获胜经验。此次数据科学杯不仅展现了强大的集体智慧，而且证明数据科学和先进的分析算法可以被用来攻克医学难题，例如癌症早期筛查。

参赛者廖方舟是清华大学医学院生医工程系的博士生，他的参赛动机来自于他的个人经历，由于他的家乡空气污染严重，肺癌很常见。他曾经就读的中学旁边就有一个烟雾弥漫的工厂。比赛开始不久，他得知他的一位朋友也得了肺癌。

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http://www.datasciencebowl.com/competitions/turning-machine-intelligence-against-lung-cancer/