谷歌發(fā)布新的AI乳腺癌檢測系統，誤診和漏診率均低于專(zhuān)業(yè)放射科醫生

研究人員指出，因算法對內部工具、基礎架構和硬件有很大依賴(lài)，其代碼尚不便于發(fā)布。

當地時(shí)間2020年1月1日，谷歌健康部門(mén)聯(lián)手DeepMind在Nature上發(fā)布了一項最新研究成果——AI乳腺癌檢測系統，作者稱(chēng)該系統檢測乳腺癌的能力超過(guò)專(zhuān)業(yè)放射科醫生。

乳腺癌是一種發(fā)病率相對較高的疾病。統計數據顯示，在世界范圍內，有八分之一的女性都會(huì )被診斷出患有乳腺癌，2018年全球約有627000名女性死于乳腺癌，約占女性癌癥死亡人數的15%。因此，為了盡早發(fā)現乳腺癌，不少?lài)乙呀?jīng)實(shí)施大規模篩查計劃，但專(zhuān)業(yè)醫生對早期乳腺X線(xiàn)影像的分析無(wú)法做到高效精準，誤診與漏診也是常有的事情，而由此產(chǎn)生的診斷結果會(huì )致使患者進(jìn)入不必要的侵入性診斷程序。

因此為了幫助醫生更快更精準地進(jìn)行監測，研究人員訓練出了該系統。在這項研究中，谷歌技術(shù)主管Shravya Shetty與研究人員合作，使用兩個(gè)數據集訓練人工智能深度學(xué)習模型。其中一個(gè)數據集包含25856張來(lái)自英國的乳腺X線(xiàn)影像，另一數據集包含3097張來(lái)自美國的乳腺X線(xiàn)影像。結果顯示，人工智能模型檢測結果的假陽(yáng)性率（誤診率）比放射科醫生的診斷結果低5.7%（美國）和1.2%（英國），假陰性率（漏診率）比放射科醫生的診斷結果低9.4%（美國）和2.7%（英國）。

據悉，谷歌健康部門(mén)、DeepMind、倫敦大學(xué)學(xué)院、劍橋大學(xué)、英國吉爾福德皇家薩里郡醫院、谷歌旗下初創(chuàng )公司Verily Life Sciences、斯坦福醫療中心、英國皇家馬斯登醫院等機構共同完成了這項研究。在上述研究的獨立子實(shí)驗中，人工智能系統的表現優(yōu)于全部6名放射科醫生。

其實(shí)，在谷歌發(fā)布該系統之前，包括谷歌醫療、MIT在內的多家研究機構都曾發(fā)布過(guò)AI診斷乳腺癌的研究成果，但與往常不同的是，谷歌健康部門(mén)稱(chēng)此次發(fā)布的成果在設計上做了大幅優(yōu)化，且定位明確，是作為輔助醫生判斷的工具，同時(shí)其成本也在原有的基礎上大大降低。

研究部門(mén)研究人員對外表示，“該AI系統可以幫助醫生發(fā)現錯誤，同時(shí)醫生仍然可以使用該技術(shù)來(lái)提升患者的治療效果，并且大家完全不用擔心醫生會(huì )對軟件產(chǎn)生依賴(lài)。”

值得一提的是，該算法的代碼尚未發(fā)布。對此，研究人員解釋稱(chēng)，用于訓練模型的代碼對內部工具、基礎架構和硬件有很大的依賴(lài)性，因此不便于發(fā)布。

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