微软研究院一直致力于借助机器学习的人工智能技术研究预防癌症的健康科研问题。下半年，微软进一步扩展其研究调用的数据分析范围和方法，开始调用其服务收集的网络搜索请求及匿名数据资料，研究潜在的导致癌症的风险因素，健康症状及诊疗手段。微软研究院应用算法及大量网络搜索数据分析在非吸烟者罹患肺癌的人群中，相关的风险因素。

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约有20%的肺癌患者系非吸烟者，微软研究院使用在其胰腺癌研究中的类似算法进行风险因素分析。在研究中，微软已经完成对500万匿名搜索者的检测，算法模型能够确诊为肺癌前一个月指出搜索者是否有罹患肺癌可能，准确率在1.5%-40%之间。尽管仍需要进行更多优化提高准确率，但仍然能够拯救生命，确保潜在患者能够得到提前的诊断和治疗。除了搜索请求，还与五个相关因素结合分析，如家族病史，年龄，家庭氡含量，主要居住地区，职业等。

微软研究院在国际学术期刊JAMA Oncology中刊发相关研究成果，共同作者之一微软研究院管理主任Eric Horvitz表示：
“基于搜索者网络搜索请求标识，我们得出的数据统计结果与其真实肺癌诊断结果相比，准确判断率在3%至57%，误判率在0.00001至0.001。此类方法可以在其实施相关诊断前一年左右，分析出潜在的高危指数”

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