大數(shù)據(jù)文摘出品

來源：The verge

編譯：曹培信

乳腺癌是女性死亡的第二大原因，在致死率和整體發(fā)病率方面僅次于肺癌，提早發(fā)現(xiàn)是大多數(shù)人防御和治療該疾病的最好手段，然而，盡管乳房X光檢查是最常用的檢測(cè)工具，但在醫(yī)生的檢查中還是漏掉了大量病例。

根據(jù)今天發(fā)表在《自然》雜志上的一篇研究論文，谷歌正在開發(fā)人工智能來幫助醫(yī)生識(shí)別乳腺癌。“乳房X光檢查非常有效，但仍然存在假陰性和假陽性的嚴(yán)重問題。”谷歌研究員、該論文的合著者Shravya Shetty告訴The Verge。

據(jù)《紐約時(shí)報(bào)》報(bào)道，谷歌的該模型通過掃描乳房X光片，將假陰性的數(shù)量減少了9.4% ，對(duì)于目前漏檢率為20%的乳腺癌檢測(cè)來說，這是一個(gè)充滿希望的飛躍。

在這項(xiàng)由谷歌資助的研究中，研究人員使用了來自超過25000名英國女性和3000名美國女性的匿名乳房X光片。“我們?cè)噲D遵循放射科醫(yī)生可能遵循的原則，”Shetty說。 根據(jù)谷歌官方博客帖子，該團(tuán)隊(duì)首先訓(xùn)練人工智能掃描X光圖像，然后通過識(shí)別28000名女性乳房的變化來尋找乳腺癌的跡象。然后，他們將計(jì)算機(jī)的分類結(jié)果與女性的實(shí)際醫(yī)療結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

最終，在美國，他們能夠減少9.4%的假陰性和5.7%的假陽性。在英國，會(huì)有兩名放射科醫(yī)生仔細(xì)檢查結(jié)果，在這樣的情況下，這個(gè)模型也能減少2.7%的假陰性和1.2%的假陽性。這篇論文的作者之一、谷歌的科學(xué)家Christopher Kelly在接受The Verge采訪時(shí)說：“在英國和美國，這種模式比單個(gè)放射科醫(yī)生的效果更好。”

盡管結(jié)果喜人，但是這個(gè)體系并不完美，研究人員發(fā)現(xiàn)，在大多數(shù)情況下，人工智能在乳腺癌診斷方面優(yōu)于醫(yī)生，但也有一些模型最初遺漏的病例被醫(yī)生診斷出來是患病的。西北大學(xué)的研究員 Mozziyar Etemadi也是這篇論文的作者之一，他告訴《華爾街日?qǐng)?bào)》：“有時(shí)候，6名美國醫(yī)生都判斷某個(gè)病人患上了癌癥，但是這張X圖像卻通過了人工智能的檢測(cè)，反之也有這樣的情況。”

谷歌表示，該系統(tǒng)最終有望用于臨床。“我們對(duì)這些結(jié)果感到非常興奮和鼓舞，”谷歌產(chǎn)品經(jīng)理Daniel Tse說，他也是這篇論文的作者之一。他告訴The Verge，該小組目前正在努力確保這項(xiàng)研究能夠在人群中普及。“當(dāng)你把這個(gè)應(yīng)用到臨床實(shí)踐中時(shí)，顯然會(huì)與理論研究有相當(dāng)多的細(xì)微差別。”他補(bǔ)充道。

谷歌一直小心地將這個(gè)項(xiàng)目定義為一個(gè)輔助放射科醫(yī)生的項(xiàng)目，而不是取代他們。“他們各自帶來了自己的優(yōu)勢(shì)，這是互補(bǔ)的，”Shetty表示。 “在很多情況下，放射科醫(yī)生會(huì)發(fā)現(xiàn)一些模型遺漏的東西，反之亦然。將兩者結(jié)合起來，可能會(huì)加強(qiáng)整體效果。”

這個(gè)項(xiàng)目是谷歌正在努力向醫(yī)療保健領(lǐng)域發(fā)展的一部分，今年早些時(shí)候，谷歌與阿森松公司合作，獲取了數(shù)百萬美國公民的健康記錄。這個(gè)項(xiàng)目在一個(gè)知情人員透露這些健康記錄不是匿名的后受到了抨擊。在乳腺癌研究中，谷歌與美國和英國的臨床研究人員合作，使用了已經(jīng)被去除識(shí)別的數(shù)據(jù)。