近日，一項刊登在國際雜誌Nature上的研究報告中，來自穀歌健康公司的科學家們(men) 通過研究開發出了一種新型的計算機程序，其能通過常規掃描，以比人類專(zhuan) 家更高的準確率對乳腺癌進行診斷和檢測。

乳腺癌是女性群體(ti) 中最常見的一種癌症類型，僅(jin) 去年一年就有超過200萬(wan) 的新確診病例，在沒有明顯症狀的患者群體(ti) 中，進行定期篩查對於(yu) 發現疾病的早期症狀至關(guan) 重要。

在英國，50歲以上的女性會(hui) 被建議每三年進行一次乳腺X光檢查，同時檢查結果由兩(liang) 位獨立的專(zhuan) 家進行分析。

乳腺X光檢查

但對掃描結果的解讀往往留有出錯的餘(yu) 地，而且在所有乳腺X光檢查中，有一小部分結果會(hui) 被出現假陽性（將健康人群誤診為(wei) 患有癌症）或假陰性（將疾病陽性誤診為(wei) 陰性）。

這項研究中，研究人員通過研究，成功利用人工智能模型對英國和美國的數千名女性進行乳腺癌的掃描檢測；

這些圖像在現實生活中已經被醫生分析檢查過了，但與(yu) 臨(lin) 床環境不同的是，機器（人工智能算法）並沒有依據病人的病史來進行疾病的診斷。

研究者發現，人工智能模型（AI模型）可以通過掃描來幫助預測並診斷乳腺癌，其準確率與(yu) 放射專(zhuan) 家相當。

此外，基於(yu) 人工智能研究的結果還表明，在美國和英國，乳腺癌被誤診的比率分別降低了5.7%和1.2%；其還能使得美國和英國人群的漏診率下降9.4%和2.7%。

研究者Dominic King表示，越早發現乳腺癌對患者的治療越有益。在英國，所有的乳腺X光檢查都需要經過兩(liang) 名放射科醫生，這是一種非常必要但卻勞動密集的過程。

研究人員進行實驗，將計算機的決(jue) 策與(yu) 第一個(ge) 人類掃描閱讀器的決(jue) 策進行了比較，如果兩(liang) 種診斷結果一致，則該病例被標記為(wei) “已解決(jue) ”，隻有在結果不一致的情況下，機器才會(hui) 被要求與(yu) 第二名閱讀者的決(jue) 定進行對比。

研究者表示，利用人工智能技術來炎症第一個(ge) 人類專(zhuan) 家的診斷結果或有望幫助第二位臨(lin) 床診斷醫生節省88%的工作量，這種人工智能技術的獨特之處在於(yu) ，其能使用了近3萬(wan) 次掃描的真實診斷場景，

研究者表示，後期我們(men) 還需要進行更為(wei) 深入的研究來推動這種新型的人工智能技術盡在地幫助臨(lin) 床醫生進行乳腺癌的診斷。

完