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2020年1月1日,国际大刊Nature发布了一篇文章,揭示了人工智能(AI)在检测乳腺癌方面的最新研究成果。美、英两国的研究团队共同开发了一款乳腺癌AI筛查系统,对乳腺癌X射线造影数据进行大规模分析和处理。结果表明,人工智能系统比放射科医生更为优秀。
乳腺钼靶检查是常见的乳腺癌筛查方法,可以在早期发现乳腺癌。但受到乳腺密度因素、检查者病史、家族史等因素的影响,其结果并非完全准确,不可避免地存在一定程度的“假阴性”和“假阳性”结果。
为了改善诊断技术,研究团队利用美国3,097名妇女和英国25,856名妇女的乳房X射线影像照片对AI系统进行了训练,并对照片所对应的受试者进行了为期两年或三年的随访,以确认她们是否患有乳腺癌。结果表明,与放射科医生的诊断意见相比,人工智能系统产生的假阳性结果在美国和英国的样本中,分别减少了5.7%和1.2%,假阴性率分别降低9.4%和2.7%。
此外,研究小组将AI系统与六名放射科医师进行了对比。AI系统的表现优于所有医生!
毫无疑问,AI应用于临床影像学诊断是未来医学的一个发展方向,也将扮演重要的角色。但目前AI处于起步阶段,只能作为放射医生诊断的“辅助手段”,帮助医生发现病变,初步判断病变的良恶性,以及病变程度的分级等,而不会取代放射科医生。
因为放射科医生的工作不仅是阅读和解读影像,还需结合患者临床其他信息加以综合分析判断;其次,AI影像还有很多技术和法律层面的问题没有解决;第三,用于图像识别的深度学习算法必须拿“标记数据”来进行训练,目前还需临床影像医生的标注和判别。
不管怎么说,AI在医疗领域的应用还有很长的路要走,期待AI能够给我们带来更美好的未来。