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Google AI模型在检测乳腺癌方面胜过人类

即使对于专家而言,读取乳房X光照片也是一项艰巨的任务,并且经常会导致误报。谷歌说,这些不正确的结果可能会导致检测和治疗的延迟,给患者带来不必要的压力以及已经供不应求的放射科医生的工作量增加。

Google的AI模型在去身份化的乳房X线照片(已删除可识别的信息)中发现乳腺癌的准确性比专家更高,误报率和误报率也更低。Google Health技术负责人Shravya Shetty说:“这为将来的应用奠定了基础,该模型可以潜在地支持放射线医生进行乳腺癌筛查。”

乳腺数字化乳腺摄影或X射线成像是筛查乳腺癌的最常用方法,在美国和英国,每年进行的检查超过4200万次。

Google Health产品经理Daniel Tse说:“尽管数字化X线摄影术得到了广泛使用,但尽早发现和诊断乳腺癌仍然是一个挑战。”

谷歌与DeepMind,英国癌症研究帝国中心,西北大学和皇家萨里郡医院的同事一起,开始研究AI是否可以支持放射科医生更准确地发现乳腺癌的迹象。这项发现发表在《自然》杂志上,表明人工智能可以改善乳腺癌的检测。

Google AI模型在具有代表性的数据集上进行了训练和调整,该数据集由来自英国的76,000多名女性和美国的15,000多名女性的不知名的乳房X线照片组成,以查看它是否可以学会在扫描中发现乳腺癌的迹象。然后,该模型在一个单独的去识别数据集上进行了评估,该数据集包括英国的25,000多名女性和美国的3,000多名女性。

“在这项评估中,我们的系统在美国减少了5.7%的误报,在英国减少了1.2%。”研究人员仅根据英国女性的数据对AI模型进行了训练,然后根据美国女性的数据集对其进行了评估。在这个单独的实验中,误报率降低了3.5%,误报率降低了8.1%,“表明该模型具有将其推广到新临床环境的潜力,同时仍能以比专家更高的水平运行”。

值得注意的是,在做出决策时,该模型所获得的信息少于人类专家。人类专家(符合常规做法)可以访问患者的病史和先前的乳房X线照片,而该模型仅处理最新的匿名乳房X线照片,而没有任何其他信息。

尽管仅凭这些X射线图像进行工作,该模型仍能在准确识别乳腺癌方面超过个人专家。谷歌说,这项工作是其研究乳腺癌检测和诊断的最新研究,不仅涉及放射学领域,而且涉及病理学领域。这位技术巨人说:“我们期待在未来几年中与合作伙伴合作,将我们的机器学习研究转化为有益于临床医生和患者的工具。”

本文为作者 何斌 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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