據(jù)美國(guó)和英國(guó)的研究人員證實(shí)，由Google和合作者設(shè)計(jì)的人工智能(AI)程序在檢測(cè)X線照片中的乳腺癌方面比放射科醫(yī)生要好。

該算法由國(guó)際團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)，包括來(lái)自Google Health和倫敦帝國(guó)理工學(xué)院的研究人員在內(nèi)，通過(guò)發(fā)現(xiàn)放射醫(yī)師錯(cuò)過(guò)的癌癥，將被忽略的潛在癌癥跡象特征的患者標(biāo)記為癌癥潛在人員。

該技能是與DeepMind，英國(guó)癌癥研究帝國(guó)中心，西北大學(xué)和皇家薩里縣醫(yī)院合作設(shè)計(jì)和培訓(xùn)的。

這項(xiàng)研究近日發(fā)表在《自然》雜志上，證明人工智能可以提高乳腺癌篩查的準(zhǔn)確性，如果在臨床試驗(yàn)中證明有效，它可以用于減輕放射科醫(yī)師等服務(wù)的負(fù)擔(dān)。

乳腺癌統(tǒng)計(jì)

全球約有八分之一的女性被診斷出患有乳腺癌。僅在英國(guó)，篩查每年就檢測(cè)出超過(guò)18,000例病例。但是，腫瘤仍然被遺漏，有些婦女接受假陰性，而另一些婦女則因假陽(yáng)性被錯(cuò)誤地懷疑患有癌癥。

美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)說(shuō)，放射科醫(yī)生在大約五分之一的病例中未能在乳房X線照片中檢測(cè)到癌癥，并且接受篩查10年以上的女性中有50%以上的人得到假陽(yáng)性。

該研究涉及什么?

在這項(xiàng)研究中，研究人員對(duì)算法進(jìn)行了演練，以從英國(guó)的76,000多名女性和美國(guó)的大約15,000名女性的乳房X線照片中發(fā)現(xiàn)乳腺癌。

然后，他們要求該機(jī)構(gòu)評(píng)估至少25例英國(guó)女性和3097例美國(guó)女性的新乳房X線照片，這些女性在至少一年后的隨訪中均具有活檢證實(shí)的乳腺癌或無(wú)癌癥跡象。

結(jié)果表明，人工智能系統(tǒng)可以以與放射線醫(yī)師相似的準(zhǔn)確度檢測(cè)癌癥，同時(shí)它減少了錯(cuò)誤的數(shù)量，美國(guó)組的誤報(bào)率降低了5.7%，英國(guó)組的誤報(bào)率降低了1.2%;還減少了假陰性的數(shù)量，在美國(guó)組中減少了9.4%，在英國(guó)組中減少了2.7%。

美國(guó)和英國(guó)之間的篩查差異

這些減少錯(cuò)誤的差異反映了美國(guó)和英國(guó)在讀取乳房X線照片方面的差異。

在美國(guó)，女性通常每隔一到兩年進(jìn)行一次篩查，而一名放射線醫(yī)生只檢查結(jié)果。在英國(guó)，每三年對(duì)婦女進(jìn)行一次篩查，并由兩名放射科醫(yī)生對(duì)結(jié)果進(jìn)行檢查，如果前兩人意見(jiàn)不統(tǒng)一，則請(qǐng)第三位放射科醫(yī)生進(jìn)行檢查。

該開(kāi)發(fā)可用于改善篩選

研究結(jié)果表明，通過(guò)使用該技能來(lái)輔助或替代放射科醫(yī)生，人工智能可以提高美國(guó)的篩查準(zhǔn)確性，并在英國(guó)保持類似的質(zhì)量水平。

King說(shuō)：“我們的團(tuán)隊(duì)為這些研究發(fā)現(xiàn)感到非常自豪，這表明我們正在開(kāi)發(fā)一種工具，可以幫助臨床醫(yī)生更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)乳腺癌?！?/p>

king繼續(xù)說(shuō)道：“在應(yīng)用之前，還需要進(jìn)一步的測(cè)試，臨床驗(yàn)證和監(jiān)管批準(zhǔn)，但我們與合作伙伴將會(huì)一起朝著這一目標(biāo)努力?！?/p>

魯賓說(shuō)，下一步是將該技能用于臨床試驗(yàn)，在實(shí)踐中進(jìn)行評(píng)估，并用于實(shí)時(shí)篩查的患者。

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