谷歌人工智能系統可以提高乳腺癌檢測的準確性
在一項新研究中，谷歌人工智能系統在發現女性乳腺癌方面的表現與專業放射科醫生一樣好5hyDconrpP。美國和英國的研究人員報告稱，該系統從數千張乳房X光檢查圖像中得出了結果.r#rMacVJ1。
這是表明人工智能（簡稱AI）可以提高乳房X光檢查準確性的最新研究H22zNH-CH.T|C&l~。乳腺癌影響全球八分之一的女性LvhKX1]pb51。這項研究發表在《自然》期刊上5Ji7LRT0MbRL^N5S)。
美國癌癥學會表示，放射科醫生在乳房X光檢查中錯過了約20%的乳腺癌*Ag51+5_ig|j[2#08u。許多接受檢查的女性有時會得到假陽性結果~Et_b-YZ.wO#j61n6+。該結果顯示女性患有乳腺癌，但其實并沒有,cI=wz|fI4Kp%。
研究發現由DeepMind AI部門完成，該部門于去年9月加入谷歌健康TXfNB=N*Jw。
莫伊亞·埃特馬迪表示，研究結果表明乳腺癌早期檢測的可能性邁出了重要一步OxuUqXTDlO。他是這項研究的作者之一，就職于芝加哥的西北醫學UK6jOPJzUid[&O^zCv&。
研究團隊包括倫敦帝國理工學院和英國英國國家健康體系的研究人員1j+VKRu4_.+NJ,&e。他們一起訓練人工智能系統識別數萬張乳房X光檢查圖像中的乳腺癌vOoO!eAv1)*vVxv-。
他們將這個人工智能系統的表現與美國3097張乳房X光照片和英國25856張乳房X光照片的實際結果進行了比較7E,BI[ACE1Bqe。
研究表明，人工智能系統識別癌癥的準確率與專業放射科醫生的相似W#tqKI!|IQ。與此同時，人工智能系統分別將美國患者和英國患者的假陽性結果減少了5.7%和1.2%+rhpmIw!H*qxn@]oji。
這一系統還減少了檢查中被錯列為無病的假陰性率，美國組減少了9.4%，英國組減少了2.7%o=mSm*h4#ZUNT3^。
這些結果表明乳房X光檢查的辨別方式存在不同ouv7]iwpGeh^yAoXvKvS。在美國，只有一名放射科醫生判斷結果，檢查每一到兩年進行一次MVgsw%3yQ2W1w#。而在英國，檢查每三年進行一次，結果由兩名放射科醫生研讀Pfhcuy;@(lFk^]_jEOA。當二人意見不一致時，會交由第三名放射科醫生判斷1l(z])c_m=%]a24FA2n。
發現跡象
在另一項測試中，研究人員讓人工智能系統對陣六名放射科醫生，結果表明，人工智能系統在檢測乳腺癌的準確率方面更勝一籌m#J9UCse7@284。
康妮·雷曼是哈佛大學醫學院附屬麻省總醫院的乳腺影像科負責人G=~T*3OS-ZT,k0.Hymr。她說，這項研究的結果與許多小組的研究結果相符，包括她自已在內，這些小組用人工智能技術來提高乳房X光圖像中的癌癥檢測率u2zXgGFiOJ9bF(%t]y2&。
用計算機來提高癌癥檢測率的想法已經存在很多年了U%y%#|i7ngA。計算機輔助檢測或計算機輔助設計（簡稱CAD）系統在乳房X光照相術健康中心很常見，但CAD系統在臨床實踐中并未提高性能QdFdTX@j&+YVY。
雷曼表示，問題是當前的CAD程序被訓練成識別人類放射科醫生可以看到的情況Nd9zr#jZN4W。但借助人工智能技術，計算機學會根據數千張乳房X光檢查圖像的實際結果來發現癌癥0.4KoTY%*xIPQvJv7nC。因此，人工智能有可能超越人類的能力來識別人眼和大腦無法感知的細微線索AL9@usI,vk%Fj*6IH。
莫伊亞·埃特馬迪補充說，這項研究通過數萬張乳房X光照片證明，人工智能可以“做出非常明智的決定”tug_1*nJiu*V4onc7S。
一些局限
這項研究存在一些局限性OQ])Aw9oBR&k1hB。大多數檢查是用同類型的成像設備進行的，而且美國組有許多已確診為乳腺癌的患者hpg!IKPjO+H!1fmP^dEm。
渡邊麗莎博士表示，重要的是，研究團隊尚未證明這一工具能改善患者護理NL2kxllPXe&3uOK=。她是CureMetrix公司的首席醫療官，該公司的人工智能乳房X光成像程序去年獲得了美國的批準%JdrqdGN@s!n。
她指出，人工智能只有在為放射科醫生帶來顯著進步時才有用r[fsaNOwirK6t=U-。
埃特馬迪同意需要進行這些研究，同時也需要獲得監管批準，這一過程可能需要數年時間+Yz76~kMu4-bqJCgZ^r。
愛麗絲·布萊恩特報道zXL~nR0jr50l@。

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