根据今天发表在《自然》杂志上的一篇研究论文，谷歌正在开发人工智能来帮助医生识别乳腺癌。该模型扫描x光图像，即乳房X线照片，将假阴性的数量减少了9.4%，这对于目前遗漏20%乳腺癌的检测来说是一个有希望的飞跃，据报道纽约时报。
如今，乳腺癌是女性死亡的第二大原因，仅次于肺癌的致命性和总体流行率。早期检测是大多数人识别和治疗疾病的最佳防御手段。然而，尽管乳房x线照片是最常见的检测工具，但它们遗漏了大量病例。“乳房x光检查非常有效，但是假阴性和假阳性仍然有一个严重的问题，”该论文的合著者、谷歌的研究人员什拉夫亚·谢蒂说边缘。
“乳房x光检查非常有效，但是仍然存在着假阴性和假阳性的严重问题”
在这项由谷歌资助的研究中，研究人员使用了来自英国25000多名女性和美国3000名女性的匿名乳房x光照片。“我们试图遵循放射科医生可能遵循的相同原则，”谢蒂说。根据谷歌的博客帖子，该团队首先训练人工智能扫描x光图像，然后通过识别28000名女性乳房的变化来寻找乳腺癌的迹象。然后，他们对照女性的实际医疗结果检查电脑的猜测。
最终，美国女性的假阴性减少了9.4%，假阳性减少了5.7%。在英国，两名放射科医生通常会仔细检查结果，该模型将假阴性减少了2.7%，假阳性减少了1.2%。“该模型在英国和美国的表现都优于单独的放射科医师，”该论文的合著者、谷歌的科学家克里斯托弗·凯利(Christopher Kelly)说有线。
这个系统并不完美。虽然研究人员发现人工智能在大多数情况下在识别乳腺癌方面优于医生，但也有医生标记出模型最初遗漏的癌症的例子。西北大学的研究员、该论文的另一位合著者莫兹亚·埃特马迪告诉记者:“有时，所有六位美国读者都得了癌症，癌症从人工智能中溜走了，反之亦然。”《华尔街日报》。
不过，谷歌表示，该系统有望最终用于临床。“我们对这些结果感到非常兴奋和鼓舞，”丹尼尔·谢说，他是谷歌的产品经理，也是这篇论文的合著者。他告诉我边缘该小组目前正在努力确保这些发现能够在人群中推广。“当你把它应用到临床实践中时，显然有相当多的细微差别，”他补充道。
谷歌一直小心翼翼地将这个项目设计成一个帮助放射科医生，而不是替代他们。“他们每个人都有自己的优势，这是互补的，”谢蒂说。“在很多情况下，放射科医生会发现模型遗漏了什么，反之亦然。将两者结合在一起可以加强整体效果。”
该项目是谷歌正在努力拓展医疗保健领域的一部分。今年早些时候，科技巨头与阿森松岛合作，获取数百万美国公民的健康记录。在一名告密者声称健康记录没有匿名后，该项目遭到了抨击。在乳腺癌研究中，谷歌与美国和英国的临床研究人员合作，并使用了已经不确定的数据。
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