研究发现谷歌系统可以提高乳腺癌的检出率

芝加哥(路透社)-美国和英国的研究人员报告称，事实证明，谷歌的人工智能系统与放射科医生一样擅长通过筛查乳房x光片来发现哪些女性患有乳腺癌，预计这将减少误差。

周三发表在《自然》杂志上的这项研究是最新的研究，它表明人工智能(AI)有潜力提高乳腺癌筛查的准确性，乳腺癌筛查影响了全球八分之一的女性。

根据美国癌症协会的数据，放射科医生在乳房x光检查中遗漏了大约20%的乳腺癌，在10年内接受检查的所有女性中，有一半获得了假阳性结果。

这项研究的结果是由AlphabetInc.的DeepMindAI部门开发的，该部门在9月份与谷歌健康合并，代表了乳腺癌早期检测潜力的重大进展。这篇论文的作者之一是来自西北医药的莫兹亚尔埃特马迪。芝加哥说。

该团队包括来自伦敦帝国理工学院、伦敦和国家健康办公室的研究人员，他们训练该系统在数千次乳房x光检查中识别乳腺癌。

然后，他们将该系统的性能与英国25856例乳房x光检查和美国3097例乳房x光检查的实际结果进行了比较。

这项研究表明，人工智能系统可以以与放射科医生相似的准确率识别癌症，而美国组的假阳性结果数量减少了5.7%，英国组减少了1.2%。

它还将美国组归类为正常的假阳性数量减少了9.4%，英国组减少了2.7%。

这些差异反映了乳房x光片的阅读方式。在美国，每一到两年只有一名放射科医生阅读结果并进行测试。在英国，这项测试每三年进行一次，每次由两名放射科医生进行阅读。当他们不同意时，请咨询三分之一。

“字幕提示”

在另一项测试中，该团队将人工智能系统与六名放射科医生进行了比较，发现该系统在准确检测乳腺癌方面优于他们。

哈佛大学马萨诸塞总医院乳腺影像科负责人康妮雷曼(ConnieLehman)表示，这些结果与包括她自己的工作在内的几个使用人工智能来提高乳房x光检查中癌症检测的研究小组的研究结果一致。

使用计算机改善癌症诊断的概念已经存在了几十年。计算机辅助检测(CAD)系统在乳腺摄影诊所中非常普遍，但是CAD程序并没有改善临床实践中的性能。

雷曼表示，问题在于，目前的CAD程序已经被训练成能够识别放射科医生所能看到的东西，而有了AI，计算机可以根据数千张x光照片的实际结果来发现癌症。

雷曼补充说，有可能“超越人类的能力，识别人眼和大脑无法感知的细微线索”。

埃特马迪说，尽管到目前为止还没有来自计算机的“超级帮助”，“至少成千上万的乳房x光检查显示，这个工具实际上可以做出明智的决定。”

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