海外医讯 | 人工智能击败了传统的乳腺癌诊断

医学专家建议50岁以上的女性进行乳腺癌的扫描筛查。研究人员说，目前的人工智能技术可以比传统专家更准确地从常规扫描中识别出乳腺癌，有希望可以在与这种全球女性杀手的斗争中取得突破。

乳腺癌是女性最常见的癌症，仅去年一年就有超过两百万个新发现的乳腺癌患者。在没有明显症状的患者中，定期筛查对于检测早期疾病至关重要。

在英国，医生会建议50岁以上的女性每三年进行一次乳房X光检查，并由两名独立专家对结果进行分析。但是对于扫描结果的判断依旧会存在误差，所以乳房X光照片中的一小部分要么假阳性(误诊为患有癌症)，要么假阴性而错失了疾病的早期治疗。

现在，GoogleHealth的研究人员已经创造了一种人工智能模型，可以从英国和美国的数千名女性的乳房扫描中检测出早期癌症。这些图像已经在现实生活中被医生诊断过，但与临床环境不同，该机器没有患者病史来告知诊断。研究小组发现：他们的AI模型可以根据扫描结果预测乳腺癌，其准确性与放射线专家的诊断相似。

此外，人工智能显示出错误识别出癌症的病例比例有所下降，美国为5.7%，英国为1.2%。它还使美国患者的误诊率降低了9.4%，英国降低了2.7%。

GoogleHealth英国负责人多米尼克·金(DominicKing)对法新社说：“越早发现乳腺癌对患者越有利。我们支持专家(或患者)他们所从进行的所有诊断中获得最佳结果的角度考虑该技术的使用。”

人工智能的“第二意见”

在英国，所有的乳房X线照片均由两名放射科医生进行审查，这是一个必要但劳动密集的过程。GoogleHealth的团队还进行了实验，将计算机的决策与人工扫描阅读器的决策进行了比较。如果两个诊断都同意，则将该案例标记为已解决。然后，仅在结果不一致的情况下，机器才被要求与第二诊断者的决定进行比较。

金和他的团队发表在《自然》杂志上的研究表明，使用人工智能来验证诊断可以为临床医生节省多达88%的工作量。“这项技术有机会支持(人类)审稿人现有的优质服务。”

KenYoung是英国癌症研究中心(CaseResearchUK)的乳房X线照片收集管理医生，他为这项研究做出了贡献。这是独特的，因为它可以使用近30,000次扫描中的真实诊断场景。“我们有一个样本可以代表所有可能通过乳腺筛查的妇女。它包括简单案例，困难案例以及介于两者之间的所有诊断。”

研究小组说，他们还需要进一步的研究，但希望这项技术有一天可以成为癌症诊断的“第二意见”。