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[導(dǎo)讀] 眾所周知,為盡早發(fā)現(xiàn)乳腺癌,不少?lài)?guó)家已實(shí)施大規(guī)模乳腺篩查計(jì)劃。2020年1月1日,谷歌健康部門(mén)聯(lián)手人工智能企業(yè)DeepMind在頂尖學(xué)術(shù)期刊《自然》發(fā)布人工智能乳腺癌檢測(cè)系統(tǒng)。作者稱(chēng),該系統(tǒng)檢測(cè)乳腺癌的能力超過(guò)專(zhuān)業(yè)放射科醫(yī)生,或有助提高乳腺癌篩查的準(zhǔn)確性和效率。

 眾所周知,為盡早發(fā)現(xiàn)乳腺癌,不少?lài)?guó)家已實(shí)施大規(guī)模乳腺篩查計(jì)劃。2020年1月1日,谷歌健康部門(mén)聯(lián)手人工智能企業(yè)DeepMind在頂尖學(xué)術(shù)期刊《自然》發(fā)布人工智能乳腺癌檢測(cè)系統(tǒng)。作者稱(chēng),該系統(tǒng)檢測(cè)乳腺癌的能力超過(guò)專(zhuān)業(yè)放射科醫(yī)生,或有助提高乳腺癌篩查的準(zhǔn)確性和效率。

但專(zhuān)業(yè)醫(yī)生對(duì)乳腺X線影像的分析準(zhǔn)確率仍存較高不確定性,容易發(fā)生誤診和漏診現(xiàn)象,由此產(chǎn)生的診斷結(jié)果會(huì)造成患者的焦慮和不必要的侵入性診斷程序。

這項(xiàng)研究中,谷歌技術(shù)主管Shravya Shetty與研究人員合作,使用兩個(gè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練人工智能深度學(xué)習(xí)模型。其中一個(gè)數(shù)據(jù)集包含25856張來(lái)自英國(guó)的乳腺X線影像,另一數(shù)據(jù)集包含3097張來(lái)自美國(guó)的乳腺X線影像。結(jié)果顯示,人工智能模型檢測(cè)結(jié)果的假陽(yáng)性率比典型放射科醫(yī)生低5.7%(美國(guó))和1.2%(英國(guó)),假陰性率比典型放射科醫(yī)生低9.4%(美國(guó))和2.7%(英國(guó))。

假陽(yáng)性又稱(chēng)誤診率,指實(shí)際無(wú)病但根據(jù)篩檢被判為有病的百分比。假陰性率又稱(chēng)漏診率,指實(shí)際有病,但根據(jù)篩檢試驗(yàn)被定為無(wú)病的百分比。

 

 

人工智能乳腺癌篩查系統(tǒng)

 

 

人工智能系統(tǒng)和臨床醫(yī)生在乳腺癌預(yù)測(cè)中的表現(xiàn)  根據(jù)世界衛(wèi)生組織提供的數(shù)據(jù),乳腺癌是女性最常見(jiàn)的癌癥之一,每年影響約210萬(wàn)女性。2018年,全球約有627000名女性死于乳腺癌,約占女性癌癥死亡人數(shù)的15%。

 

 

乳腺癌預(yù)測(cè)情況,人工智能系統(tǒng)與6名獨(dú)立看片醫(yī)生對(duì)比  在上述研究的獨(dú)立子實(shí)驗(yàn)中,人工智能系統(tǒng)的表現(xiàn)優(yōu)于全部6名放射科醫(yī)生。

英國(guó)的乳腺篩查由兩名放射科醫(yī)生共同分析乳腺X線影像。針對(duì)這種情況,研究人員發(fā)現(xiàn),使用人工智能系統(tǒng)可以將第二位讀片醫(yī)生的工作量減少88%。

乳腺癌并非女性專(zhuān)屬,男性也有乳腺癌的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)而且死亡率更高。

2019年9月,一項(xiàng)發(fā)表在國(guó)際腫瘤學(xué)頂級(jí)期刊《美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)雜志·腫瘤學(xué)》的大規(guī)模研究顯示,男性乳腺癌患者的死亡率比女性高19%。研究指出,男性乳腺癌患者的確診年齡比女性更大,平均確診年齡為63.3歲,女性平均確診為59.9歲。與女性患者相比,男性患者在所有階段的死亡率都更高。研究人員認(rèn)為,臨床特征與治療不足與63.3%的男性患者死亡率相關(guān)。

谷歌健康部門(mén)、DeepMind、倫敦大學(xué)學(xué)院、劍橋大學(xué)、英國(guó)吉爾福德皇家薩里郡醫(yī)院、谷歌旗下初創(chuàng)公司Verily Life Sciences、斯坦福醫(yī)療中心、英國(guó)皇家馬斯登醫(yī)院等機(jī)構(gòu)共同完成了這項(xiàng)研究。

迄今為止,人工智能診斷乳腺癌已有不少?lài)L試。

2017年,谷歌醫(yī)療AI在乳腺癌診斷中表現(xiàn)超過(guò)人類(lèi)專(zhuān)業(yè)病理檢驗(yàn)師。次年,谷歌發(fā)布一款針對(duì)晚期乳腺癌的人工智能檢測(cè)系統(tǒng),可以在99%的情況下正確區(qū)分轉(zhuǎn)移性癌癥。

2018年10月,美國(guó)麻省理工學(xué)院發(fā)布一款評(píng)估乳腺X線影像中致密乳房組織的深度學(xué)習(xí)模型,其診斷表現(xiàn)與放射科醫(yī)生相似。2019年5月,麻省理工學(xué)院計(jì)算科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室與美國(guó)馬薩諸塞州綜合醫(yī)院發(fā)布人工智能系統(tǒng),宣稱(chēng)可從乳腺X線影像中預(yù)測(cè)患者是否會(huì)在未來(lái)五年內(nèi)患上乳腺癌。

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