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乳腺癌AI檢測新突破 誤診率低于人類(lèi)醫生

2020-01-30 來(lái)源:全球腫瘤快訊  標簽: 掌上醫生 喝茶減肥 一天瘦一斤 安全減肥 cps聯(lián)盟 美容護膚
摘要:谷歌健康部門(mén)、DeepMind、倫敦大學(xué)學(xué)院、劍橋大學(xué)、英國吉爾福德皇家薩里郡醫院、谷歌旗下初創(chuàng )公司VerilyLifeSciences、斯坦福醫學(xué)中心、英國皇家馬斯登醫院等機構共同完成了這項人工智能系統研究。

新年伊始,谷歌健康部門(mén)(GoogleHealth)聯(lián)合公司旗下人工智能企業(yè)DeepMind及多家英美醫學(xué)機構在《自然》雜志上發(fā)表了人工智能乳腺癌檢測系統的研究進(jìn)展。

該系統檢測乳腺癌的能力超過(guò)專(zhuān)業(yè)放射科醫生,或有助提高乳腺癌篩查的準確性和效率。(Nature.2020;577:89-94.doi:10.1038/s41586-019-1799-6.)

當前乳腺癌診斷一般是進(jìn)行乳房X線(xiàn)攝影,由放射科醫生進(jìn)行檢查評估,易產(chǎn)生誤診和漏診現象,有些女性被誤診腫瘤,還有一部分未被檢出。

過(guò)去幾年,GoogleHealth部門(mén)一直試圖通過(guò)人工智能疾病診斷不準確的問(wèn)題。

該人工智能模型將76000多名英國女性和15000多名美國女性的乳房X線(xiàn)攝影作為訓練數據集,訓練人工智能深度學(xué)習模型。

通過(guò)對英國25856張英國女性乳房X線(xiàn)攝影和美國3097張美國女性乳房X線(xiàn)攝影進(jìn)行結果測試發(fā)現,該人工智能模型檢測結果要比人類(lèi)放射科醫生的診斷結果好很多,同時(shí)還可以識別出醫生遺漏掉的患有乳腺疾病的X線(xiàn)影像。

該人工智能模型假陽(yáng)性率(誤診率)比放射科醫生低5.7%(美國)和1.2%(英國),假陰性率(漏診率)比醫生低9.4%(美國)和2.7%(英國)。

在兩個(gè)數據集中,AI模型的受試者工作特性曲線(xiàn)下面積(AUC)分別為0.889和0.895。

研究者邀請了6名放射學(xué)專(zhuān)家與AI一起讀了500張乳腺鉬靶來(lái)進(jìn)行對比。

結果發(fā)現,與6名專(zhuān)家的讀片結果相比,AI模型的診斷能力更好,6名專(zhuān)家的平均AUC為0.625,而AI系統AUC為0.740,比人類(lèi)高11.5%。

在雙讀過(guò)程中利用這款AI系統可以將核片醫生的工作量減少88%。

人類(lèi)和AI系統所漏診的腫瘤是互補的。AI模型“讀”出了被6名專(zhuān)家漏診的腫瘤:一枚右乳內下象限的小型不規則、伴微小鈣化的腫塊。

但6名專(zhuān)家也一致對AI模型漏診的腫瘤做出了正確的診斷:一枚位于右乳內下象限的致密腫塊。AI模型發(fā)現的腫瘤比人類(lèi)發(fā)現的更具侵襲性。

谷歌健康部門(mén)、DeepMind、倫敦大學(xué)學(xué)院、劍橋大學(xué)、英國吉爾福德皇家薩里郡醫院、谷歌旗下初創(chuàng )公司VerilyLifeSciences、斯坦福醫學(xué)中心、英國皇家馬斯登醫院等機構共同完成了這項人工智能系統研究。

醫院谷歌健康部門(mén)表示,希望接下來(lái)能夠表明該模型可以潛提高篩查程序的準確率和效率,從而減少患者等待的時(shí)間和壓力。

但要實(shí)現這樣的目標,需要持續進(jìn)行研究,進(jìn)行前瞻性臨床研究并獲得監管部門(mén)的批準,才能證明受此研究啟發(fā)的系統將如何改善病患治療。

實(shí)際上,在此之前,已有不少研究嘗試利用AI診斷乳腺癌。例如,Google開(kāi)發(fā)的用于轉移性乳腺癌檢測的AI,其準確率達到了99%。

2019年,IBMResearch構建的模型可預測女性一年內何時(shí)會(huì )患上惡性乳腺癌,同樣還構建了分析乳腺癌細胞的系統。

該研究報告引起了人工智能元老之一YannLeCun教授的注意,LeCun教授連續發(fā)文對該研究進(jìn)行了抨擊和指摘。

LeCun教授指出,此前紐約大學(xué)曾發(fā)表過(guò)AI表現更出色的研究報告,使用了超過(guò)14萬(wàn)名女性的影響,AUC同樣達到0.895,且研究數據和模型已公開(kāi)。

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