“你越早发现乳腺癌，对病人就越好。”--Google Health英国负责人Dominic King
近日，谷歌健康(Google Health)英国研究团队在《自然》杂志上发表了一项最新研究，表明使用人工智能(AI)来验证第一位人类专家的乳腺癌诊断，可以为第二位临床医生节省88%的工作量。
乳腺癌是女性最常见的之一，在没有明显症状的患者中，定期筛查对于发现疾病的早期迹象至关重要。
在英国，50岁以上的妇女被建议每三年做一次乳房X光检查，检查结果由两位独立放射科专家进行分析和审查，这是一个必要且劳动强度大的工作过程。但是，对扫描结果的解读始终留有出错的余地，而且在所有的乳房X光检查中，有一小部分要么被误诊为阳性(将健康的病人误诊为癌症患者)，要么被误诊为阴性(漏诊)。
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现在，谷歌健康(Google Health)的研究人员已经训练了一种人工智能模型(一种电脑程序)，可以从英国和美国的数千名女性的乳房扫描中检测出癌症。这些图像在现实生活中已经被医生检查过了，但与临床环境不同的是，该AI模型没有依靠病人的病史来进行诊断。
研究人员发现，他们的AI模型可以根据扫描结果预测乳腺癌，其准确性与放射学专家相似。而且，AI还显示，癌症被误诊的比例有所下降--美国5.7%，英国1.2%。美国和英国患者的漏诊率也分别下降了9.4%和2.7%。
谷歌健康的研究团队还进行了实验，将计算机的决策与第一位阅片专家的决策进行了比较。如果两者诊断一致，则该病例被标记为已解决。而在诊断结果不一致的情况下，AI模型将与第二位阅片专家者的诊断决策进行比较。研究表明，利用AI来验证第一位放射科专家的诊断，将为第二位阅片专家节省多达88%的共作量。
谷歌健康英国负责人Dominic King说：“计算机程序可以比人类专家更准确地从常规扫描中识别出乳腺癌，我们认为这项AI技术能够支持并最终使专家或患者从诊断中获得最佳结果。”这项AI技术可以使用近30,000次扫描中的真实诊断场景，这是独一无二的，这些样本几乎代表了所有可能进行乳房检查的女性情况，包括简单的、复杂的，以及介于两者之间的病例。
目前，该AI模型还需要进一步的研究，研究人员希望这项技术有一天能为癌症诊断提供“第二意见”。
参考资料：/news/-01-ai-human-breast-cancer-diagnosis.html
