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乳腺癌AI檢測新突破 誤診率低于人類醫(yī)生

2020-01-30 來源:全球腫瘤快訊  標(biāo)簽: 掌上醫(yī)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、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(yī)院、谷歌旗下初創(chuàng)公司VerilyLifeSciences、斯坦福醫(yī)學(xué)中心、英國皇家馬斯登醫(yī)院等機構(gòu)共同完成了這項人工智能系統(tǒng)研究。

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

該系統(tǒng)檢測乳腺癌的能力超過專業(yè)放射科醫(yī)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(dāng)前乳腺癌診斷一般是進行乳房X線攝影,由放射科醫(yī)生進行檢查評估,易產(chǎn)生誤診和漏診現(xiàn)象,有些女性被誤診腫瘤,還有一部分未被檢出。

過去幾年,GoogleHealth部門一直試圖通過人工智能疾病診斷不準確的問題。

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線攝影作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練人工智能深度學(xué)習(xí)模型。

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

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

在兩個數(shù)據(jù)集中,AI模型的受試者工作特性曲線下面積(AUC)分別為0.889和0.895。

研究者邀請了6名放射學(xué)專家與AI一起讀了500張乳腺鉬靶來進行對比。

結(jié)果發(fā)現(xiàn),與6名專家的讀片結(jié)果相比,AI模型的診斷能力更好,6名專家的平均AUC為0.625,而AI系統(tǒng)AUC為0.740,比人類高11.5%。

在雙讀過程中利用這款A(yù)I系統(tǒng)可以將核片醫(yī)生的工作量減少88%。

人類和AI系統(tǒng)所漏診的腫瘤是互補的。AI模型“讀”出了被6名專家漏診的腫瘤:一枚右乳內(nèi)下象限的小型不規(guī)則、伴微小鈣化的腫塊。

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

谷歌健康部門、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(yī)院、谷歌旗下初創(chuàng)公司VerilyLifeSciences、斯坦福醫(yī)學(xué)中心、英國皇家馬斯登醫(yī)院等機構(gòu)共同完成了這項人工智能系統(tǒng)研究。

醫(yī)院谷歌健康部門表示,希望接下來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間和壓力。

但要實現(xiàn)這樣的目標(biāo),需要持續(xù)進行研究,進行前瞻性臨床研究并獲得監(jiān)管部門的批準,才能證明受此研究啟發(fā)的系統(tǒng)將如何改善病患治療。

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

2019年,IBMResearch構(gòu)建的模型可預(yù)測女性一年內(nèi)何時會患上惡性乳腺癌,同樣還構(gòu)建了分析乳腺癌細胞的系統(tǒng)。

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(xù)發(fā)文對該研究進行了抨擊和指摘。

LeCun教授指出,此前紐約大學(xué)曾發(fā)表過AI表現(xiàn)更出色的研究報告,使用了超過14萬名女性的影響,AUC同樣達到0.895,且研究數(shù)據(jù)和模型已公開。

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