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研究称谷歌AI诊断乳腺癌比医生还准 要取代还尚早

2020年01月03日 5:16 PDF版 分享转发

相比其他领域,(AI)应用于人类医疗的前景受到更为广泛的期待,相关研究也层出不穷。《自然》杂志1月1日发布的最新研究称,在根据乳房X光照片诊断方面,人工智能可以做出比更准确的判断。但研究的局限性也意味着代替医生诊断乳腺癌并不容易。

来自健康(Google Health)和伦敦帝国理工学院的研究人员设计了一个基于超9万名女性X光图像的模型。该算法给出的乳腺癌诊断比放射科医生更准确。同时与两名医生合作诊断的准确率类似。

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与人类不同的是,人工智能不知疲倦。专家表示,这可以提高检测率,并加快诊断速度——计算机可以在几秒钟内分析图像给出结果。谷歌健康的专家多米尼克·金说:“我们的团队为这些研究结果感到自豪,这表明我们正在开发的工具可以帮助临床医生更准确地发现乳腺癌。”

研究人员还表示,人工智能可以减少邀请两名医生判断乳房X光图像的必要,在放射科医生短缺的情况下减轻医生的工作压力。报告合著者、英国癌症研究中心(CRUK)帝国中心主任阿拉·达尔齐对BBC表示:“这远远超出了我的预期。它将对提高诊断质量产生重大影响,还会让放射科医生自由地做更重要的事情。”

让人工智能给出判断的大多数乳房X照片来自英国癌症研究中心的数据库,包括来自英国各地医院的2.5万张图像,还有3000多张来自美国芝加哥西北纪念医院的数据。

结果表明,与最初看到这些图像并给出诊断的放射科医生相比,人工智能在美国和英国分别减少了9.4%和2.7%的漏诊病例。错误诊断为乳腺癌的病例也分别减少5.7%和1.2%。此外,研究团队又邀请6名美国放射科医生对随机抽取的500张图像给出诊断,相比之下,人工智能的表现依旧占优。

但在某些情况下,这些放射科医生都能发现人工智能漏诊的癌症。

美国放射学会首席研究官埃塔·皮萨诺在《自然》杂志发表评论称:“与这项研究受限制的研究环境类型相比,现实世界更加复杂,也可能更加多样化。”

皮萨诺解释称,这项研究意味着人工智能有朝一日可以辅助乳腺癌早期诊断,但这项研究没有涵盖所有现有的乳房X光检查系统。除了按年龄分层以外,研究没有其他指标来代表普通人群,即不具有广泛适用性。

与此同时,如果开发和应用这样的人工智能系统,皮萨诺认为必须关注患者隐私,以及数据存储、使用和监管的方式。

来源:界面

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