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AI診斷乳癌準確率達8成

作者:DIGITIMES林子璿

對抗癌症的關鍵是及早發現,醫生現在有最先進的醫學影像儀器、還有經驗豐富的放射科醫生輔助,能夠發現不正常增生的跡像,再透過侵入性的病理切片,判斷它是良性還是惡性,然而誤判情況時有所聞。

科學家於是開始思考,是不是能運用人工智慧(AI)進一步改善診斷過程呢?他們希望透過AI發展出更可靠、而且非侵入性的方式,幫助醫生判斷病變究竟是良性還是惡性。

以乳癌的檢測為例,目前較新的診斷方式,是透過超音波彈性影像(ultrasound elastography)技術測定乳房組織的僵硬程度,原理是震動組織、形成聲波,而聲波在超音波掃描中會出現扭曲,顯示出乳房裡有哪些區塊呈現出與周遭組織不同的特性。

這些信息有助醫生判斷某病變是否為癌症,不過判斷過程很花時間,要經過多個步驟、也很複雜。

加州大學洛杉磯分校(UCLA)的團隊日前發表最新研究成果,他們用1.2萬幅合成數據影像訓練深度卷積神經網路,讓它去判別病變的良惡。

經訓練後,演算法已能100%判斷合成影像。團隊接著拿實際的掃描影像來訓練,準確度亦能達到8成。他們下一步將繼續使用真實的影像來作訓練,盼提升演算法的準確度,未來更希望將研究成果拓展到其他種類的癌症判斷。

該研究的作者也指出,AI已經成功運用在放射學、皮膚醫學、病理學等的影像分析上,不過仍不能取代訓練精良的人類醫生。他認為,演算法若要發揮最大助力,必須要能呈現出整個作判斷的過程,如此才能真正協助醫生,達到相輔相成的效果。

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