原標(biāo)題：谷歌乳腺癌AI檢測系統(tǒng)創(chuàng)紀(jì)錄，誤診率比人類醫(yī)生低5.7% 來源：
當(dāng)?shù)貢r間2020年1月1日，谷歌健康部門聯(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系統(tǒng)。作者稱，該系統(tǒng)檢測乳腺癌的能力超過專業(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。
為盡早發(fā)現(xiàn)乳腺癌，不少國家已實施大規(guī)模乳腺篩查計劃。但專業(yè)醫(yī)生對乳腺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)果會造成患者的焦慮和不必要的侵入性診斷程序。
這項研究中，谷歌技術(shù)主管Shravya Shetty與研究人員合作，使用兩個數(shù)據(jù)集訓(xùn)練人工智能深度學(xué)習(xí)模型。其中一個數(shù)據(jù)集包含25856張來自英國的乳腺X線影像，另一數(shù)據(jù)集包含3097張來自美國的乳腺X線影像。結(jié)果顯示，人工智能模型檢測結(jié)果的假陽性率比典型放射科醫(yī)生低5.7%（美國）和1.2%（英國），假陰性率比典型放射科醫(yī)生低9.4%（美國）和2.7%（英國）。
假陽性又稱誤診率，指實際無病但根據(jù)篩檢被判為有病的百分比。假陰性率又稱漏診率，指實際有病，但根據(jù)篩檢試驗被定為無病的百分比。
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的癌癥之一，每年影響約210萬女性。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)測情況，人工智能系統(tǒng)與6名獨立看片醫(yī)生對比
在上述研究的獨立子實驗中，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％。
谷歌健康部門、DeepMind、倫敦大學(xué)學(xué)院、劍橋大學(xué)、英國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、英國皇家馬斯登醫(yī)院等機構(gòu)共同完成了這項研究。
迄今為止，人工智能診斷乳腺癌已有不少嘗試。
2017年，谷歌醫(yī)療AI在乳腺癌診斷中表現(xiàn)超過人類專業(yè)病理檢驗師。次年，谷歌發(fā)布一款針對晚期乳腺癌的人工智能檢測系統(tǒng)，可以在99％的情況下正確區(qū)分轉(zhuǎn)移性癌癥。
2018年10月，美國麻省理工學(xué)院發(fā)布一款評估乳腺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)院計算科學(xué)和人工智能實驗室與美國馬薩諸塞州綜合醫(yī)院發(fā)布人工智能系統(tǒng)，宣稱可從乳腺X線影像中預(yù)測患者是否會在未來五年內(nèi)患上乳腺癌。
乳腺癌并非女性專屬，男性也有乳腺癌的發(fā)病風(fēng)險而且死亡率更高。
2019年9月，一項發(fā)表在國際腫瘤學(xué)頂級期刊《美國醫(yī)學(xué)會雜志·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)。(本文來自，更多原創(chuàng)資訊請下載“”APP)
