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谷歌利用AI檢測乳腺癌的準確率高達99%
谷歌表示，該公司深入參與了通過開發人工智能（簡稱AI）來幫助醫生確定并治療疾病的項目。
谷歌公司此前宣布，為醫生提供協助的機器學習系統的測試取得了成功。
谷歌表示，在其中一個案例中，人工智能通過檢測圖像來診斷糖尿病引起的眼病，其準確率與醫生一樣。其他測試顯示，機器學習可以用來研究大量的患者數據，以預測未來的醫療事件。
現在，谷歌公司公開的兩項新研究結果表明，人工智能在確定其中一種最致命癌癥上的成功率很高。谷歌和圣地亞哥海軍醫學中心的研究人員共同進行了測試。谷歌表示，研究結果公布在其人工智能網站和科學期刊上。
利用人工智能來檢測轉移性癌癥
測試用機器學習方法來檢測人體組織樣本的數字圖像，以尋找轉移性乳腺癌征兆。轉移意味著癌癥已從原發部位擴散到身體其他部位。
這種癌癥是最難確認和治療的癌癥之一。轉移性乳腺癌也是最致命的癌癥之一，在全世界乳腺癌死亡病例中，90%死于癌轉移。
對轉移性乳腺癌患者來說，癌癥通常會轉移至臨近的淋巴結。通常，醫生會在顯微鏡下檢查淋巴結組織樣本，觀察癌癥是否已轉移。
對醫生來說，盡快檢測出轉移性癌癥并阻止癌癥進一步擴散非常重要。這一過程對于決定治療方案來說同樣重要。
谷歌指出，此前的研究表明，有四分之一的淋巴結轉移分類會在第二次檢查之后發生改變。另外，研究還表明，在極端時間限制下進行的檢查，沒能發現小轉移的比例高達67%。
谷歌表示，他們研發的一種數學算法極大地提高了檢測的準確率。這種算法名為“淋巴結助手”，它經過了訓練，目的是找出被轉移性癌癥影響的組織特征。谷歌表示，系統檢測組織圖像時能區分轉移性癌癥和非癌癥，準確率高達99%。
另外，谷歌還表示，淋巴結助手在確定癌癥位置方面也非常有效。谷歌說，一些位置可能非常小，醫生無法識別。
這項研究還表明，這種算法能將檢測樣本通常所需的時間縮短約50%。
研究人員在論文中表示，該系統具備極高的敏感度，能“徹底”檢查組織樣本的每個部分。
人工智能不會取代醫生
但是谷歌明確表示，這個基于人工智能的系統不是為了取代醫務人員的工作。相反，其目的是減少錯誤識別，并幫助醫生提高工作效率。
谷歌在聲明中表示，研究指出，“人類和算法可以開展有效合作，這會比單獨工作的表現要好。”
谷歌表示，就在防治乳腺癌方面取得進一步進展來說，顯然更多的人工智能研究和實驗是必需的。但是他們希望“深度學習技術和設計完善的臨床工具”能不斷發展，為全世界患者提高診斷的準確度和可用性。
布萊恩·林恩報道。
譯文為可可英語翻譯，未經授權請勿轉載！
