我们可以通过做X光片来判断肺结节是否为肺癌。如果没有得到明确答案，一般人都难以理解。

2024-03-23 生活常识关注公众号

结节扫描结果确认不了是否为肺癌的原因有二：一是病情细小，很难检测；二是病灶大小难以确定，需定期观察。其中，烟雾病、隐球菌肺炎等病症也可能造成肺部结节疑似肺癌的情况，而需要进一步的诊断检查。

门诊上经常碰到病人问，我都做了CT了，为什么还不能告诉我肺部结节是不是肿瘤，我其实很能理解病人的心情，来医院看，发现了结节，最想知道的答案就是这个结节是不是肺癌，但这个时候医生往往会无奈的告诉病人，做CT只能判断肺癌的可能几率，做不到百分之百确诊。

这是为什么呢？因为医学已经进入了眼见为实的时代，任何疾病见到实际的证据才能确诊，否则都有误诊的概率，比如肺癌，必须要从病变组织中取标本，放在显微镜下看找到癌细胞才能百分之一百确诊肺癌，有不少疾病在CT上看起来像是肺癌最终证实不是肺癌的案例，比如隐球菌肺炎就有可能模拟肺癌，每年都有人感染隐球菌最后被当成肺癌切除的病例。

取标本的方法有很多种，比如气管镜洗肺，肺穿刺等，但肺部结节有个问题，那就是直径太小了，有时候就比肺穿刺的针头大那么一点点，多数无法取到标本，所以多数结节只能靠随访观察来判断手术时机，如果一直不变化就不做手术，增大了多数只能靠手术来明确诊断。

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公平的机器翻译技术：揭开性别歧视现象，消除偏见的工具

"女人在计算机科学方面做了很好的研究。" 这句话的概括是： FairMT 新方法旨在检测机器翻译系统中的性别偏见，并将偏见反馈给开发者以帮助修复这一问题。该方法由中国科学院软件研究所联合北京大学、新加坡国立大学和伦敦国王学院开发。它使用变异测试方法，如模板化方式变更与公平性相关的词汇，来评估翻译结果的公平性。详细信息如下：全文：全文1698字，阅读约需5分钟。关键词： FairMT, 机器翻译系统, 性别偏见, 变异测试, 开发者总结要点： FairMT 方法能检测并修复机器翻译系统中的偏见，提高翻译质量。相关研究： - 由中国科学院软件研究所联合北京大学、新加坡国立大学和伦敦国王学院开发。 - 广泛应用于谷歌翻译等主流机器翻译工具。 - 研究表明，不同机器翻译系统在处理性别信息时可能存在明显的歧视性偏见。

生活常识 11.10