谷歌人工智能模型乳腺癌識(shí)別還存在什么沒(méi)有完善的

乳腺癌是女性死亡的第二大原因，在致死率和整體發(fā)病率方面僅次于肺癌，提早發(fā)現(xiàn)是大多數(shù)人防御和治療該疾病的最好手段，然而，盡管乳房X光檢查是最常用的檢測(cè)工具，但在醫(yī)生的檢查中還是漏掉了大量病例。

根據(jù)今天發(fā)表在《自然》雜志上的一篇研究論文，谷歌正在開發(fā)人工智能來(lái)幫助醫(yī)生識(shí)別乳腺癌?！叭榉縓光檢查非常有效，但仍然存在假陰性和假陽(yáng)性的嚴(yán)重問(wèn)題?！惫雀柩芯繂T、該論文的合著者Shravya Shetty告訴The Verge。

據(jù)《紐約時(shí)報(bào)》報(bào)道，谷歌的該模型通過(guò)掃描乳房X光片，將假陰性的數(shù)量減少了9.4% ，對(duì)于目前漏檢率為20%的乳腺癌檢測(cè)來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)充滿希望的飛躍。

在這項(xiàng)由谷歌資助的研究中，研究人員使用了來(lái)自超過(guò)25000名英國(guó)女性和3000名美國(guó)女性的匿名乳房X光片?！拔覀?cè)噲D遵循放射科醫(yī)生可能遵循的原則，”Shetty說(shuō)。 根據(jù)谷歌官方博客帖子，該團(tuán)隊(duì)首先訓(xùn)練人工智能掃描X光圖像，然后通過(guò)識(shí)別28000名女性乳房的變化來(lái)尋找乳腺癌的跡象。然后，他們將計(jì)算機(jī)的分類結(jié)果與女性的實(shí)際醫(yī)療結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

最終，在美國(guó)，他們能夠減少9.4%的假陰性和5.7%的假陽(yáng)性。在英國(guó)，會(huì)有兩名放射科醫(yī)生仔細(xì)檢查結(jié)果，在這樣的情況下，這個(gè)模型也能減少2.7%的假陰性和1.2%的假陽(yáng)性。這篇論文的作者之一、谷歌的科學(xué)家Christopher Kelly在接受The Verge采訪時(shí)說(shuō)：“在英國(guó)和美國(guó)，這種模式比單個(gè)放射科醫(yī)生的效果更好?！?/p>

盡管結(jié)果喜人，但是這個(gè)體系并不完美，研究人員發(fā)現(xiàn)，在大多數(shù)情況下，人工智能在乳腺癌診斷方面優(yōu)于醫(yī)生，但也有一些模型最初遺漏的病例被醫(yī)生診斷出來(lái)是患病的。西北大學(xué)的研究員 Mozziyar Etemadi也是這篇論文的作者之一，他告訴《華爾街日?qǐng)?bào)》：“有時(shí)候，6名美國(guó)醫(yī)生都判斷某個(gè)病人患上了癌癥，但是這張X圖像卻通過(guò)了人工智能的檢測(cè)，反之也有這樣的情況?！?/p>

谷歌表示，該系統(tǒng)最終有望用于臨床?！拔覀儗?duì)這些結(jié)果感到非常興奮和鼓舞，”谷歌產(chǎn)品經(jīng)理Daniel Tse說(shuō)，他也是這篇論文的作者之一。他告訴The Verge，該小組目前正在努力確保這項(xiàng)研究能夠在人群中普及?！爱?dāng)你把這個(gè)應(yīng)用到臨床實(shí)踐中時(shí)，顯然會(huì)與理論研究有相當(dāng)多的細(xì)微差別?！彼a(bǔ)充道。

谷歌一直小心地將這個(gè)項(xiàng)目定義為一個(gè)輔助放射科醫(yī)生的項(xiàng)目，而不是取代他們?！八麄兏髯詭?lái)了自己的優(yōu)勢(shì)，這是互補(bǔ)的，”Shetty表示。 “在很多情況下，放射科醫(yī)生會(huì)發(fā)現(xiàn)一些模型遺漏的東西，反之亦然。將兩者結(jié)合起來(lái)，可能會(huì)加強(qiáng)整體效果?！?/p>

這個(gè)項(xiàng)目是谷歌正在努力向醫(yī)療保健領(lǐng)域發(fā)展的一部分，今年早些時(shí)候，谷歌與阿森松公司合作，獲取了數(shù)百萬(wàn)美國(guó)公民的健康記錄。這個(gè)項(xiàng)目在一個(gè)知情人員透露這些健康記錄不是匿名的后受到了抨擊。在乳腺癌研究中，谷歌與美國(guó)和英國(guó)的臨床研究人員合作，使用了已經(jīng)被去除識(shí)別的數(shù)據(jù)。