据美国和英国的研究人员证实，由Google和合作者设计的人工智能(AI)程序在检测X线照片中的乳腺癌方面比放射科医生要好。

该算法由国际团队开发，包括来自Google Health和伦敦帝国理工学院的研究人员在内，通过发现放射医师错过的癌症，将被忽略的潜在癌症迹象特征的患者标记为癌症潜在人员。

该技能是与DeepMind，英国癌症研究帝国中心，西北大学和皇家萨里县医院合作设计和培训的。

这项研究近日发表在《自然》杂志上，证明人工智能可以提高乳腺癌筛查的准确性，如果在临床试验中证明有效，它可以用于减轻放射科医师等服务的负担。

乳腺癌统计

全球约有八分之一的女性被诊断出患有乳腺癌。仅在英国，筛查每年就检测出超过18,000例病例。但是，肿瘤仍然被遗漏，有些妇女接受假阴性，而另一些妇女则因假阳性被错误地怀疑患有癌症。

美国癌症协会说，放射科医生在大约五分之一的病例中未能在乳房X线照片中检测到癌症，并且接受筛查10年以上的女性中有50%以上的人得到假阳性。

该研究涉及什么?

在这项研究中，研究人员对算法进行了演练，以从英国的76,000多名女性和美国的大约15,000名女性的乳房X线照片中发现乳腺癌。

然后，他们要求该机构评估至少25例英国女性和3097例美国女性的新乳房X线照片，这些女性在至少一年后的随访中均具有活检证实的乳腺癌或无癌症迹象。

结果表明，人工智能系统可以以与放射线医师相似的准确度检测癌症，同时它减少了错误的数量，美国组的误报率降低了5.7%，英国组的误报率降低了1.2%;还减少了假阴性的数量，在美国组中减少了9.4%，在英国组中减少了2.7%。

美国和英国之间的筛查差异

这些减少错误的差异反映了美国和英国在读取乳房X线照片方面的差异。

在美国，女性通常每隔一到两年进行一次筛查，而一名放射线医生只检查结果。在英国，每三年对妇女进行一次筛查，并由两名放射科医生对结果进行检查，如果前两人意见不统一，则请第三位放射科医生进行检查。

该开发可用于改善筛选

研究结果表明，通过使用该技能来辅助或替代放射科医生，人工智能可以提高美国的筛查准确性，并在英国保持类似的质量水平。

King说：“我们的团队为这些研究发现感到非常自豪，这表明我们正在开发一种工具，可以帮助临床医生更准确地发现乳腺癌。”

king继续说道：“在应用之前，还需要进一步的测试，临床验证和监管批准，但我们与合作伙伴将会一起朝着这一目标努力。”

鲁宾说，下一步是将该技能用于临床试验，在实践中进行评估，并用于实时筛查的患者。

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