随着太阳升起，城市的喧嚣再次开始。然而，在日常生活的表象之下，一个沉默而致命的威胁仍在不断增长：肺癌。
据世界卫生组织（WHO）估计，到2050年，全球癌症负担预计将增加到每年超过3500万例新病例，比2022年的2000万例增加77%。其中，仅肺癌就预计占250万例，即全球癌症负担的12.4%。吸烟仍然是主要原因，导致近三分之二的肺癌死亡。
尽管吸烟的危害已广为人知，但许多人仍不了解其他致命的风险因素，尤其是空气污染，这已成为肺癌的主要贡献者。WHO估计，全球约29%的肺癌死亡与空气污染有关，对于不吸烟者来说，这一风险尤为令人担忧。据信，近一半被诊断为肺癌的非吸烟者是因为接触污染空气而患病。
这种情况在南亚地区尤为严重，那里的空气质量已达到危险水平。2023年，孟加拉国被评为全球最严重的空气污染国家，污染水平超过WHO安全标准的16倍。巴基斯坦和印度紧随其后。在达卡等城市中心，细颗粒物（PM2.5）普遍存在，这是由于车辆和工业排放不受监管，以及城市规划和建设实践不佳所致。这些污染物对公共健康构成严重威胁，使城市居民特别容易患上肺癌。
尽管早期检测可以显著降低肺癌的高死亡率，但诊断成本仍然很高，尤其是在像孟加拉国这样的低收入国家。获得先进医疗服务的机会有限，许多人在被诊断得太晚。然而，最近的人工智能（AI）技术进步为抗击肺癌带来了希望。AI驱动的技术正在革新医疗诊断，特别是在肺癌的早期检测方面。通过机器学习（ML）和深度学习（DL）算法，AI可以以惊人的准确性分析胸部X光和CT扫描图像。这些系统有潜力在治疗最有效的早期阶段检测到癌变组织。
特别令人振奋的是，基于AI的诊断工具不依赖昂贵的设备，使其成为医疗资源有限的欠发达和偏远地区的可行解决方案。通过普及早期检测，AI有望在传统医疗基础设施不足的地方挽救无数生命。正在进行的研究集中在提高AI工具的准确性和效率上，特别关注肺癌预后、恶性肺病变的识别和癌症亚型的分类。创新技术如3D卷积神经网络（3D CNNs）、类激活图（CAMs）和循环神经网络（RNNs）都是增强AI检测和分析肺癌能力的努力的一部分。
随着空气污染的持续上升，对癌症检测的创新和可访问解决方案的需求变得更加迫切。AI呈现了一个充满希望的前沿，为早期诊断和提高生存率提供了希望。然而，要实现这一技术的全部潜力，需要持续的研究和投资，以及更大的公众意识和对环境改革的承诺。
在孟加拉国等受空气污染影响最严重的国家，更严格的环境法规和采用AI驱动的诊断工具的结合可以显著减少肺癌负担。未来并非没有希望。随着AI的进步，对公共卫生的集体关注和环境改革，我们可以设想一个不再有如此多生命因肺癌而丧失的世界。前进的道路是明确的：我们必须继续投资技术和环境，以对抗这一无声杀手。
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