《Nature》资讯:AI人工智能对乳腺癌的诊断能力将突破替代人类检测

来源: 医生在线肿瘤频道 时间:2020/02/10 13:48 阅读:197
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据Medicalxpress网站报道,1月1日《自然》杂志发布的一项最 新研究显示,人工智能程序从常规乳房X线扫描中识别乳腺癌的得分已经超过了医学专家,这有助于在防控乳腺癌的长期战斗中取得突破。

Google Health英国区负责人Dominic King介绍,乳腺癌是女性最 高发的癌症之一,仅去年一年已有超过200万例新诊断。在没有明显症状的患者中,定期筛查对于疾病的早期诊断乃至早期治疗至关重要。英国NHS建议,50岁以上的女性每三年要做一次乳房X光检查,并由两名独立专家对结果进行分析。每年约有1300名女性生命得到挽救。

但是,扫描结果解读存在一定的误差,所有的乳房X线照片中有一部分呈假阳性(健康人误诊患有癌症),也有一些假阴性导致一部分人错失早期确诊。同时,NHS严重缺乏工作人员,特别是在癌症诊断团队中,一些报告表明,目前多达十分之一的诊断职位空缺。随着需求不断增长融合,未来执行这些服务可能会遇到麻烦。

人工智能

为此,Google Health的研究人员已经训练了一种人工智能模型,该数据库包含250多万张图片,是世界上最 大、最 具活力的同类数据库,能够从英国和美国的数千名女性的乳房扫描结果中检测出癌症。这些患者的扫描图像已经临床医生确认,但与实际临床诊断环境不同,机器并没有被告知患者的病史。

研究人员发现,人工智能模型可以根据扫描结果预测乳腺癌,其准确性与放射科专家相似。同时,人工智能显示出假阳性的结果减少了5.7%(美国)或1.2%(英国),而假阴性率降低了9.4%(美国)或2.7%(英国)。在一项由六名放射科医师参与的独立研究中,人工智能系统的表现也优于所有人类结果。

King指出,乳房X线照片需要两名医师审查,是一个劳动密集型的过程。我们建议,将计算机产生的结果与一名医师的诊断同时进行,如果双方结果保持一致,那么该例结果标记为“已解决”;如果结果不一致,则需要另一名医师再进行核查。研究表明,使用人工智能与人类联合诊断的策略,可以为第二位医师节省多达88%的工作量。

英国癌症研究中心乳房X线影像医师Ken Young评价,这项工作对近3万次扫描的真实诊断场景均可适用,包括简单、困难以及介于两者之间的所有案例,可作为所有乳腺癌筛查的妇女的代表。乳房X线照片的隐私性也是大众关注的焦点。据团队负责人介绍,所有的图像在进入数据库之前,其身份信息将会被消除,因此研究人员不知道乳房X线照片究竟属于谁。被授权访问图像的研究小组也需要签订某些条件,比如对患者数据保密,并且不将其用于开发人工智能筛选算法以外的任何目的,等等。

当然,这种训练有素的算法仍处于早期阶段,但已经有了坚实的理论基础。接下来,该团队需要在更广泛的人群中进行测试,测试放射科医生如何在临床应用该算法并获益。Young同时表示,很多人都担心“人工智能是否会取代放射科医生”,但他接触到的所有的放射科医师都没有这种顾虑,反而将该技术看作一种“时间的礼物”。他们非常希望有一个方便的工具帮助自己做一些阅读乳房X线照片的单调工作,这样就有更多的时间操作其他事情。

在Young看来,乳腺癌人工智能筛查潜力巨大,很多问题都可以在人工智能的帮助下得以解决。同时,人工智能用于早期筛查只是医学革命的开始,随着进一步的研究,我们希望这项技术未来真正成为各类癌症诊断的“第二诊疗意见”。

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