根據英國國家衛生服務局和美國癌症協會的報告，一生中有大約 1/8 的女性被診斷患有乳腺癌。Google Health 部門一直試圖透過人工智慧改善疾病診斷不準確的問題，並在日前聯合相關研究機構於《自然》雜誌上發表一篇有關 AI 乳腺癌檢測系統的論文，概述了迄今為止該項研究取得的進展。
當前對乳腺癌診斷的一般方式是，通過對乳腺進行 X 光掃描，然後由放射科醫生進行檢查。除了有許多女性誤診癌症外，還有一部分人則沒有檢查出癌症問題。
過去幾年，Google Health 部門一直試圖透過人工智慧疾病診斷不準確的問題。
日前，Google Health 聯合公司旗下 DeepMind、倫敦大學學院、劍橋大學、英國吉爾福德皇家薩里郡 醫院、新創公司 Verily Life Sciences、斯坦福醫療中心、英國皇家馬斯登醫院等機構在《自然》雜誌上發表了一篇有關 AI 乳腺癌檢測系統的論文，概述了迄今為止該項研究取得的進展。
論文中，研究人員詳細介紹了該人工智慧模型，該模型將英國 7 萬 6000 多名女性和美國 1 萬 5000 多名女性的乳腺 X 光影像作為訓練數據集。透過對超過英國 2 萬 5000 多名女性和美國 3000 例乳腺 X 光影像進行結果測試發現，該人工智慧模型的檢測結果比人類放射科醫生的診斷結果好很多，同時還可以識別出醫生遺漏掉患有乳腺疾病的 X 光影像。
該模型實現了較低的誤診率，比醫生低 5.7%（美國）和 1.2%（英國），假陰性率比醫生低 9.4%（美國）和 2.7%（英國）。
Google 健康部門在博客中表示：「希望接下來能夠表明該模型可以提高篩查程序的準確率和效率，從而減少患者等待的時間和壓力……但要實現這樣的目標，需要持續進行研究，進行前瞻性臨床研究並獲得監管部門的批准，才能證明受此研究啟發的系統將如何改善病患治療。」
實際上，在此之前，已有不少研究嘗試利用 AI 診斷乳腺癌。例如，Google 開發的用於轉移性乳腺癌檢測的 AI，其準確率達到了 99％。2019 年，IBM Research 構建的模型可以預測女性一年內何時會患上惡性乳腺癌，同樣還構建了分析乳腺癌細胞的系統。
本文轉載自《雷鋒網》
