谷歌DeepMind算法支持的人工智能在發(fā)現(xiàn)乳腺癌方面，首次超過了人類醫(yī)生。
Imperial College London和Google Health的研究人員訓(xùn)練了一臺(tái)計(jì)算機(jī)來觀察將近2.9萬張女性的X光圖像，尋找其中的異常。本周三，這份研究成果已經(jīng)在Nature.som上公布。
英國和美國地區(qū)的X光圖像研究相互獨(dú)立，兩個(gè)地區(qū)的研究結(jié)果均表明計(jì)算機(jī)能減少癌癥的誤判和漏判的概率。
在美國地區(qū)，計(jì)算機(jī)帶來的改善非常明顯——誤判率降低了5.7%，在此之前乳房X光檢查容易出錯(cuò)。
癌癥有可能被漏診，這臺(tái)計(jì)算機(jī)能將漏判率降低9.4%。
該報(bào)告中指出：“在一次研究中，人工智能系統(tǒng)的表現(xiàn)超過了6位放射科醫(yī)生。”
英國的國民醫(yī)療服務(wù)體系（NHS）請(qǐng)了兩位放射科醫(yī)生來觀看這些圖片。由于兩人存在分歧，因此只有三分之一的圖片被作出了判斷。
但哪怕是兩位醫(yī)生共同作出判斷的圖片中，人工智能作出正確診斷的可能性也不低于人類醫(yī)生。如果加入更多病患的歷史數(shù)據(jù)，那么這個(gè)系統(tǒng)還可能進(jìn)一步得到優(yōu)化。
“我們團(tuán)隊(duì)為這個(gè)研究成果感到自豪，這表明我們正在開發(fā)一種工具幫助臨床人員提高診斷乳腺癌的正確率?！?Google Health的Dominic King告訴外媒。
在英國，這種技術(shù)能夠緩解放射科醫(yī)生不足帶來的難題。去年4月，英國放射學(xué)會(huì)表示，四分之三的放射科主管都表示沒有足夠的醫(yī)生為患者提供幫助。
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