Google Health 开发出了一套乳腺癌 AI 检测系统,它比放射科医生更擅长在乳房 X 光检查中发现乳腺癌。
编者按:本文来自“InfoQ”(公众号ID:infoqchina),作者:刘燕,36氪经授权发布。
乳腺癌被称为是女性健康的“头号杀手”。据统计,全球每年新发生乳腺癌约 138 万例,每年超过 45.8 万名女性因乳腺癌去世。在英国,每年有超过 5.5 万人被诊断出患有乳腺癌,而在美国,每 8 名女性中就有 1 人会在一生中患上乳腺癌。在中国,每年中国乳腺癌新发数量和死亡数量分别占全球的的 12.2% 和 9.6%。
Digital 乳房 x 光成像是筛查乳腺癌最常见的方法,但尽管该方法被广泛使用,早期发现和诊断乳腺癌仍然是一个挑战。阅读 x 射线图像是一项困难的任务,即使对专家来说也是如此,经常会导致假阳性和假阴性。反过来,这些不准确会导致检测和治疗的延迟,给病人带来不必要的压力,给已经供不应求的放射科医生带来更大的工作量。
全球学界和工业界一直在研究如何利用 AI 技术来实现乳腺癌的早期筛查。近日,在该领域,又取得一项重要进展。Google Health 开发出了一套乳腺癌 AI 检测系统,它比放射科医生更擅长在乳房 X 光检查中发现乳腺癌。
年 1 月 1 日,谷歌在《自然》杂志发布了这一研究成果,研究发现,人工智能模型比专家更准确、更少的假阳性和更少的假阴性在乳房 x 光检查中发现了乳腺癌。这为未来的应用奠定了基础,该模型可能会支持放射科医生进行乳腺癌筛查。
该研究由 Google Health,Alphabet 的 DeepMind 部门及英国伦敦帝国理工学院和美国大学的专家组成的国际团队联合进行。研究团队设计并训练了来自近 29000 名女性的 X 射线图像上的计算机模型。
据悉,该模型是根据一组代表性数据进行训练和调整的,这些数据包括来自英国超7.6 万名女性和美国超1.5 万名女性的未识别乳房x 线照片,看看它能否学会在扫描中发现乳腺癌的迹象。该模型随后在一个独立的去识别数据集上进行了评估,该数据集包括英国的2.5 万多名女性和美国的3000 多名女性。结果显示,在美国,假阴性率下降了9.4%在英国,这一比例下降了 2.7%
该研究显示,人工智能系统能够以与放射科专家相似的准确度识别癌症,同时将假阳性结果的数量在美国组减少 5.7%,在英国组减少 1.2%。该机构还将美国组和英国组的假阴性率分别降低了 9.4% 和 2.7%。在另一项测试中,研究人员让人工智能系统与 6 名放射科医生进行对比,结果发现人工智能系统在准确检测乳腺癌方面优于放射科医生。
论文作者之一、帝国理工癌症中心主任 Ara Darzi 教授表示,这“非常令人鼓舞”。他表示,当然在人工智能应用到世界各地的乳房 x 线照相术筛查项目之前,还有许多挑战需要解决,但改善医疗保健和帮助患者的潜力是巨大的。
“这是一项有前途的早期研究,它表明未来可能会使筛查更准确、更有效,这意味着减少病人的等待和担忧,获得更好的结果”,英国癌症研究中心癌症智能和早期诊断主任 Sara Hiom 表示。
谷歌希望该系统最终可以在临床中使用。谷歌产品经理 Daniel Tse 表示,“我们对这些结果感到非常兴奋和鼓舞”。他表示,小组目前正在努力确保研究结果可以在更广泛的人群中推广。
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