根据周三在《自然》杂志上发表的一篇研究论文,谷歌正在开发人工智能,以帮助医生识别乳腺癌。据《纽约时报》报道,该模型可以扫描X射线照片(称为乳房X光照片),从而将假阴性率减少9.4%,这对于目前遗漏的20%乳腺癌检测来说是一个颇具希望的飞跃。
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如今,乳腺癌已成为女性第二大常见癌症死亡原因(其死亡率和总体发病率仅次于肺癌),。早期发现是大多数人识别和治疗该疾病的最佳防御方法。然而,尽管乳房X光照片是最常见的检测工具,但它们遗漏了很多情况。谷歌研究员、该研究论文的共同作者Shravya Shetty表示:“乳房X光检查是非常有效的,但仍有假阴性和假阳性一个显著的问题。”
在这项由谷歌资助的研究中,研究人员使用了来自英国25000多名女性和美国3000多名女性的匿名乳房X光照片。“我们试图遵循放射科医生可能遵循的相同原则,”Shetty表示。根据谷歌的博客文章,该团队首先训练AI扫描X射线图像,然后通过识别28000名女性乳房的变化来寻找乳腺癌的迹象。然后,他们根据女性的实际医疗状况检查了计算机的猜测。最终,他们能够将美国女性的假阴性率降低9.4%,并将假阳性率降低5.7%。在英国,通常由两名放射科医生仔细检查结果,该模型将假阴性率减少了2.7%,将假阳性率减少了1.2%。
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然而该系统并不完美。虽然研究人员发现,在大多数情况下,人工智能在识别乳腺癌方面的表现均优于医生,但在某些情况下,医生会标记该模型最初遗漏的癌症。西北大学的研究员、该论文的另一位合著者Mozziyar Etemadi告诉《华尔街日报》:“有时候,美国的所有六位读者都发现了一种超过AI的癌症,反之亦然。”
不过谷歌仍然希望该系统最终可以在临床环境中使用。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。” 他告诉The Verge,该小组目前正在努力确保研究结果可以在人群中推广。他补充说:“当您将其用于临床实践时,显然会有很多细微差别。”
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谷歌一直谨慎地将该项目设计为能够帮助放射科医生而不是取代他们的项目。“他们每个人都有自己的力量,这是互补的,”Shetty说道。“在很多情况下,放射科医生会发现模型遗漏的东西,反之亦然。将两者结合起来可以增强整体效果。”
该项目是谷歌不断扩展的医疗保健领域工作的一部分。去年这家科技巨头与Ascension合作,获得了数百万美国公民的健康记录。一个举报人指控健康记录未被匿名后,该项目遭到抨击。在乳腺癌研究中,谷歌与美国和英国的临床研究人员合作,使用了已经被识别的数据。