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乳腺癌AI檢測(cè)新突破 誤診率低于人類醫(yī)生

2020-01-30 來(lái)源:全球腫瘤快訊  標(biāo)簽: 掌上醫(yī)生 喝茶減肥 一天瘦一斤 安全減肥 cps聯(lián)盟 美容護(hù)膚
摘要:谷歌健康部門、DeepMind、倫敦大學(xué)學(xué)院、劍橋大學(xué)、英國(guó)吉爾福德皇家薩里郡醫(yī)院、谷歌旗下初創(chuàng)公司VerilyLifeSciences、斯坦福醫(yī)學(xué)中心、英國(guó)皇家馬斯登醫(yī)院等機(jī)構(gòu)共同完成了這項(xiàng)人工智能系統(tǒng)研究。

新年伊始,谷歌健康部門(GoogleHealth)聯(lián)合公司旗下人工智能企業(yè)DeepMind及多家英美醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)在《自然》雜志上發(fā)表了人工智能乳腺癌檢測(cè)系統(tǒng)的研究進(jìn)展。

該系統(tǒng)檢測(cè)乳腺癌的能力超過專業(yè)放射科醫(yī)生,或有助提高乳腺癌篩查的準(zhǔn)確性和效率。(Nature.2020;577:89-94.doi:10.1038/s41586-019-1799-6.)

當(dāng)前乳腺癌診斷一般是進(jìn)行乳房X線攝影,由放射科醫(yī)生進(jìn)行檢查評(píng)估,易產(chǎn)生誤診和漏診現(xiàn)象,有些女性被誤診腫瘤,還有一部分未被檢出。

過去幾年,GoogleHealth部門一直試圖通過人工智能疾病診斷不準(zhǔn)確的問題。

該人工智能模型將76000多名英國(guó)女性和15000多名美國(guó)女性的乳房X線攝影作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練人工智能深度學(xué)習(xí)模型。

通過對(duì)英國(guó)25856張英國(guó)女性乳房X線攝影和美國(guó)3097張美國(guó)女性乳房X線攝影進(jìn)行結(jié)果測(cè)試發(fā)現(xiàn),該人工智能模型檢測(cè)結(jié)果要比人類放射科醫(yī)生的診斷結(jié)果好很多,同時(shí)還可以識(shí)別出醫(yī)生遺漏掉的患有乳腺疾病的X線影像。

該人工智能模型假陽(yáng)性率(誤診率)比放射科醫(yī)生低5.7%(美國(guó))和1.2%(英國(guó)),假陰性率(漏診率)比醫(yī)生低9.4%(美國(guó))和2.7%(英國(guó))。

在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中,AI模型的受試者工作特性曲線下面積(AUC)分別為0.889和0.895。

研究者邀請(qǐng)了6名放射學(xué)專家與AI一起讀了500張乳腺鉬靶來(lái)進(jìn)行對(duì)比。

結(jié)果發(fā)現(xiàn),與6名專家的讀片結(jié)果相比,AI模型的診斷能力更好,6名專家的平均AUC為0.625,而AI系統(tǒng)AUC為0.740,比人類高11.5%。

在雙讀過程中利用這款A(yù)I系統(tǒng)可以將核片醫(yī)生的工作量減少88%。

人類和AI系統(tǒng)所漏診的腫瘤是互補(bǔ)的。AI模型“讀”出了被6名專家漏診的腫瘤:一枚右乳內(nèi)下象限的小型不規(guī)則、伴微小鈣化的腫塊。

但6名專家也一致對(duì)AI模型漏診的腫瘤做出了正確的診斷:一枚位于右乳內(nèi)下象限的致密腫塊。AI模型發(fā)現(xiàn)的腫瘤比人類發(fā)現(xiàn)的更具侵襲性。

谷歌健康部門、DeepMind、倫敦大學(xué)學(xué)院、劍橋大學(xué)、英國(guó)吉爾福德皇家薩里郡醫(yī)院、谷歌旗下初創(chuàng)公司VerilyLifeSciences、斯坦福醫(yī)學(xué)中心、英國(guó)皇家馬斯登醫(yī)院等機(jī)構(gòu)共同完成了這項(xiàng)人工智能系統(tǒng)研究。

醫(yī)院谷歌健康部門表示,希望接下來(lái)能夠表明該模型可以潛提高篩查程序的準(zhǔn)確率和效率,從而減少患者等待的時(shí)間和壓力。

但要實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo),需要持續(xù)進(jìn)行研究,進(jìn)行前瞻性臨床研究并獲得監(jiān)管部門的批準(zhǔn),才能證明受此研究啟發(fā)的系統(tǒng)將如何改善病患治療。

實(shí)際上,在此之前,已有不少研究嘗試?yán)肁I診斷乳腺癌。例如,Google開發(fā)的用于轉(zhuǎn)移性乳腺癌檢測(cè)的AI,其準(zhǔn)確率達(dá)到了99%。

2019年,IBMResearch構(gòu)建的模型可預(yù)測(cè)女性一年內(nèi)何時(shí)會(huì)患上惡性乳腺癌,同樣還構(gòu)建了分析乳腺癌細(xì)胞的系統(tǒng)。

該研究報(bào)告引起了人工智能元老之一YannLeCun教授的注意,LeCun教授連續(xù)發(fā)文對(duì)該研究進(jìn)行了抨擊和指摘。

LeCun教授指出,此前紐約大學(xué)曾發(fā)表過AI表現(xiàn)更出色的研究報(bào)告,使用了超過14萬(wàn)名女性的影響,AUC同樣達(dá)到0.895,且研究數(shù)據(jù)和模型已公開。

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