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Nat:诊断乳腺癌 人工智能完胜人类专家! 扫描英3年1,2医生

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发表于 2020-1-13 11:14:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 邓文龙 于 2020-1-13 11:19 编辑

Nature:诊断乳腺癌 人工智能完胜人类专家!

2020-01-06 16:42

2020年1月6日 讯 /生物谷BIOON/ --近日,一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中,来自谷歌健康公司的科学家们通过研究开发出了一种新型的计算机程序,其能通过常规扫描,以比人类专家更高的准确率对乳腺癌进行诊断和检测。

图片来源:medicalxpress.com

乳腺癌是女性群体中最常见的一种癌症类型,仅去年一年就有超过200万的新确诊病例,在没有明显症状的患者群体中,进行定期筛查对于发现疾病的早期症状至关重要;在英国,50岁以上的女性会被建议每三年进行一次乳腺X光检查,同时检查结果由两位独立的专家进行分析。

但对扫描结果的解读往往留有出错的余地,而且在所有乳腺X光检查中,有一小部分结果会被出现假阳性(将健康人群误诊为患有癌症)或假阴性(将疾病阳性误诊为阴性)。这项研究中,研究人员通过研究,成功利用人工智能模型对英国和美国的数千名女性进行乳腺癌的扫描检测;这些图像在现实生活中已经被医生分析检查过了,但与临床环境不同的是,机器(人工智能算法)并没有依据病人的病史来进行疾病的诊断。

研究者发现,人工智能模型(AI模型)可以通过扫描来帮助预测并诊断乳腺癌,其准确率与放射专家相当。此外,基于人工智能研究的结果还表明,在美国和英国,乳腺癌被误诊的比率分别降低了5.7%和1.2%;其还能使得美国和英国人群的漏诊率下降9.4%和2.7%。研究者Dominic King表示,越早发现乳腺癌对患者的治疗越有益。

在英国,所有的乳腺X光检查都需要经过两名放射科医生,这是一种非常必要但却劳动密集的过程,研究人员进行实验,将计算机的决策与第一个人类扫描阅读器的决策进行了比较,如果两种诊断结果一致,则该病例被标记为“已解决”,只有在结果不一致的情况下,机器才会被要求与第二名阅读者的决定进行对比。研究者表示,利用人工智能技术来炎症?验证第一个人类专家的诊断结果或有望帮助第二位临床诊断医生节省88%的工作量,这种人工智能技术的独特之处在于,其能使用了近3万次扫描的真实诊断场景,

研究者表示,后期我们还需要进行更为深入的研究来推动这种新型的人工智能技术尽在地帮助临床医生进行乳腺癌的诊断。(生物谷Bioon.com)

原始出处:

McKinney, S.M., Sieniek, M., Godbole, V. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature 577, 89–94 (2020) doi:10.1038/s41586-019-1799-6

http://news.bioon.com/article/6748708.html



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