根據(jù)英國(guó)國(guó)家衛(wèi)生服務(wù)局和美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)的報(bào)告，一生中有大約八分之一的女性被診斷患有乳腺癌。
當(dāng)前對(duì)乳腺癌診斷的一般方式是，通過(guò)對(duì)乳腺進(jìn)行X線(xiàn)掃描，然后由放射科醫(yī)生進(jìn)行檢查。除了有許多女性誤診癌癥外，還有一部分人則沒(méi)有檢查出癌癥問(wèn)題。

過(guò)去幾年，Google Health部門(mén)一直試圖通過(guò)人工智能疾病診斷不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

日前，Google Health聯(lián)合公司旗下DeepMind、倫敦大學(xué)學(xué)院、劍橋大學(xué)、英國(guó)吉爾福德皇家薩里郡醫(yī)院、初創(chuàng)公司Verily Life Sciences、斯坦福醫(yī)療中心、英國(guó)皇家馬斯登醫(yī)院等機(jī)構(gòu)在《自然》雜志上發(fā)表了一篇有關(guān)AI乳腺癌檢測(cè)系統(tǒng)的論文，概述了迄今為止該項(xiàng)研究取得的進(jìn)展。

論文中，研究人員詳細(xì)介紹了該人工智能模型，該模型將英國(guó)76000多名女性和美國(guó)15000多名女性的乳腺X影像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。通過(guò)對(duì)超過(guò)英國(guó)25000多名女性和美國(guó)3000例乳腺X線(xiàn)影像進(jìn)行結(jié)果測(cè)試發(fā)現(xiàn)，該人工智能模型的檢測(cè)結(jié)果要比人類(lèi)放射科醫(yī)生的診斷結(jié)果好很多，同時(shí)還可以識(shí)別出醫(yī)生遺漏掉的患有乳腺疾病的X線(xiàn)影像。

該模型實(shí)現(xiàn)了較低的誤診率，比醫(yī)生低5.7%（美國(guó)）和1.2%（英國(guó)），假陰性率比醫(yī)生低9.4%（美國(guó)）和2.7%（英國(guó)）。

谷歌健康部門(mén)在博客中表示：“希望接下來(lái)能夠表明該模型可以潛提高篩查程序的準(zhǔn)確率和效率，從而減少患者等待的時(shí)間和壓力……但要實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo)，需要持續(xù)進(jìn)行研究，進(jìn)行前瞻性臨床研究并獲得監(jiān)管部門(mén)的批準(zhǔn)，才能證明受此研究啟發(fā)的系統(tǒng)將如何改病患治療。”

實(shí)際上，在此之前，已有不少研究嘗試?yán)肁I診斷乳腺癌。例如，Google開(kāi)發(fā)的用于轉(zhuǎn)移性乳腺癌檢測(cè)的AI，其準(zhǔn)確率達(dá)到了99％。2019年，IBM Research構(gòu)建的模型可以預(yù)測(cè)女性一年內(nèi)何時(shí)會(huì)患上惡性乳腺癌，同樣還構(gòu)建了分析乳腺癌細(xì)胞的系統(tǒng)。

來(lái)源 | 雷鋒網(wǎng)
作者 | 琥珀