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人工智慧系統在發現乳腺癌方面勝過專家

已經開發了一種人工智慧程序,它比放射線專家更擅長在乳房X光檢查中發現乳腺癌。

AI通過檢測放射科醫生在圖像中錯過的癌症而超越了專家,而忽略了他們錯誤地標記為可能腫瘤的特徵。

如果該程序在臨床試驗中證明其價值,那麼由Google Health 開發的軟體可以使乳房篩查更加有效,並減輕諸如放射科醫生短缺的NHS等醫療服務的負擔。

Google Health英國負責人Dominic King表示:「這很好地展示了這些技術如何啟用和擴充人類專家,人工智慧系統在說"我認為這裡可能有問題,您要檢查嗎?」

大約八分之一的女性一生中被診斷出患有乳腺癌。僅在英格蘭,篩查程序每年就捕獲超過18000例病例,但仍漏診腫瘤,導致假陰性結果,並且一些婦女被錯誤地懷疑患有癌症,假陽性導致不必要的焦慮和侵入性活檢。

Google的AI程序會以三種不同的方式分析乳房X線照片,然後將結果進行組合以得出總體風險評分。科學家們從英國的76000多名婦女和美國的15000名婦女那裡進行了乳房X光照片的培訓。為了查看其效果如何,他們隨後要求它評估至少一年後在活檢證實為癌症或在隨訪中未發現癌症跡象的英國和美國婦女的近30000張新乳房X線照片。

在美國,傾向於進行乳腺癌篩查的女性每隔一到兩年會被檢查一次,他們的乳房X光照片由一名放射線醫師檢查。與美國系統相比,人工智慧產生的誤報減少了5.7%。

在英國,女性篩查的頻率較低,通常每三年檢查一次,但其乳房X線照片由兩名放射科醫生進行檢查,如果出現分歧,則需要進行三分之一檢查。人工智慧的表現僅略微優於英國系統,誤報率降低了1.2%。

結果表明,在AI協助或替代第二位放射科醫生的情況下,AI可以提高美國的乳腺癌篩查質量,並在英國保持相同水準。

英國的乳腺癌篩查受到特別的壓力。皇家放射科學院已確定至少有1104名放射科醫師短缺。特別是在乳腺放射學中,有8%的醫院職位空缺,這主要是由於年長的放射科醫生從NHS退休的速度比新放射線更快。

Google Health的臨床科學家克里斯·凱利(Chris Kelly)表示,下一步將是對現實環境中的AI進行評估的試驗。當從不同的乳房X光檢查系統中獲取圖像時,其性能可能會下降。在《自然》雜誌報導的最新研究中,幾乎所有圖像都來自一家製造商提供的機器。

皇家放射科學院臨床放射學副校長Caroline Rubin博士說:「像其他醫療服務,乳腺成像和英國放射學一樣,人手不足且急切需要幫助。人工智慧程序將無法解決人員配備的危機,因為放射線醫生和成像團隊所做的不只是查看掃描,而且它們無疑將通過充當第二隻眼睛和一個安全網來提供幫助。」

「對於開發商來說,這是一個競爭激烈的市場,這些程序首先需要經過嚴格的測試和監管。對於有前途的產品,下一步是將其用於臨床試驗,進行實踐評估並用於實時篩查的患者,這一過程需要由對乳房全面負責的英國公共衛生機構進行監督。篩查程序。」

UK Cancer Research UK的首席執行官Michelle Mitchell表示:「篩查有助於早期診斷乳腺癌,這在治療更有可能取得成功的同時,確保了更多的人能夠罹患該疾病。但是它也有諸如診斷癌症之類的危害,這些危害永遠不會引起任何問題並遺漏一些癌症。這仍是早期研究,但它顯示了AI如何改善乳腺癌篩查並減輕NHS的壓力。」

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