研究人員說(shuō)，計(jì)算機(jī)程序可以比人類專家更準(zhǔn)確地從常規(guī)掃描中識(shí)別出乳腺癌。乳腺癌是女性中最常見(jiàn)的癌癥之一，僅過(guò)去一年就有200萬(wàn)以上的新增病例。
及早發(fā)現(xiàn)對(duì)沒(méi)有明顯癥狀的患者至關(guān)重要。在英國(guó)，建議50歲以上的女性每三年進(jìn)行一次乳房X光檢查，并由兩名獨(dú)立專家對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。
但是，對(duì)掃描結(jié)果的解讀留有誤差余地，所有乳房X光照片中有部分被證實(shí)為假陽(yáng)性——將健康人誤診為癌癥患者，要么返回假陰性——漏過(guò)了癌癥診斷。
現(xiàn)在，Google Health的研究人員訓(xùn)練的人工智能，可以從英國(guó)和美國(guó)的數(shù)千名女性的X光照片診斷出癌癥病例。
這些圖像實(shí)現(xiàn)經(jīng)過(guò)醫(yī)生的預(yù)判，但是與臨床環(huán)境不同，AI缺少患者的病史。
研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，他們的AI模型根據(jù)掃描結(jié)果給出的診斷，準(zhǔn)確性與放射線照相專家相似。
此外，人工智能漏診癌癥的比率比人類專家略低，分別為美國(guó)的-5.7％和英國(guó)-1.2％。它還使美國(guó)患者的誤診率降低了9.4％，英國(guó)降低了2.7％。
Google Health英國(guó)負(fù)責(zé)人Dominic King告訴法新社：“發(fā)現(xiàn)越早，效果越好。我們的目標(biāo)就是用技術(shù)節(jié)約專家和患者的寶貴時(shí)間。”
AI的“第二意見(jiàn)”
在英國(guó)，所有的乳房X線照片均由兩名放射科醫(yī)生進(jìn)行評(píng)估，這是一個(gè)必要但勞動(dòng)密集的過(guò)程。
Google Health的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將計(jì)算機(jī)的決策與(負(fù)責(zé)當(dāng)前病例的兩位放射科之一的)人類專家的決策進(jìn)行了比較。
如果兩者給出了相同的診斷，則將X光照片標(biāo)記為已解決。然后，在結(jié)果不一致的情況下，則參考另一位放射科醫(yī)師的診斷。
King和他的團(tuán)隊(duì)發(fā)表在《自然》上的研究表明，使用人工智能來(lái)評(píng)估第一位人類專家的診斷可以為第二位臨床醫(yī)生節(jié)省多達(dá)88％的工作量。
King說(shuō)：“世界上哪里有閑著的護(hù)士或醫(yī)生。”
Ken Young是英國(guó)癌癥研究中心(Case Research UK)的乳房X線照片收集管理醫(yī)生，為這項(xiàng)研究做出了貢獻(xiàn)。
他說(shuō)，這是獨(dú)特的，因?yàn)樗佻F(xiàn)了近30000次掃描中的真實(shí)診斷場(chǎng)景。
他說(shuō)：“我們有一個(gè)樣本可以代表所有可能通過(guò)乳腺篩查的婦女。它包括簡(jiǎn)單案例，困難案例以及介于兩者之間的所有內(nèi)容?！?/p>
研究團(tuán)隊(duì)說(shuō)，還有進(jìn)步的空間，他們希望這項(xiàng)技術(shù)有一天可以成為癌癥診斷的“第二意見(jiàn)”。
本文譯自 sciencealert，由譯者 majer 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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