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谷歌發布新AI乳腺癌檢測系統,誤診和漏診率均低於專業放射科醫生

當地時間2020年1月1日,谷歌健康部門聯手DeepMind在Nature上發布了一項最新研究成果——AI乳腺癌檢測系統,作者稱該系統檢測乳腺癌的能力超過專業放射科醫生。

2020-01-02 07:21 / 0人閱讀過此篇文章  

研究人員指出,因算法對內部工具、基礎架構和硬體有很大依賴,其代碼尚不便於發布。

當地時間2020年1月1日,谷歌健康部門聯手DeepMind在Nature上發布了一項最新研究成果——AI乳腺癌檢測系統,作者稱該系統檢測乳腺癌的能力超過專業放射科醫生。

乳腺癌是一種發病率相對較高的疾病。統計數據顯示,在世界範圍內,有八分之一的女性都會被診斷出患有乳腺癌,2018年全球約有627000名女性死於乳腺癌,約占女性癌症死亡人數的15%。因此,為了儘早發現乳腺癌,不少國家已經實施大規模篩查計劃,但專業醫生對早期乳腺X線影像的分析無法做到高效精準,誤診與漏診也成為常有的事情,而由此產生的診斷結果會致使患者進入不必要的侵入性診斷程序。

因此為了幫助醫生更快地進行監測,研究人員訓練出了該系統。在這項研究中,谷歌技術主管Shravya Shetty與研究人員合作,使用兩個數據集訓練人工智慧深度學習模型。其中一個數據集包含25856張來自英國的乳腺X線影像,另一數據集包含3097張來自美國的乳腺X線影像。結果顯示,人工智慧模型檢測結果的假陽性率(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、DeepMind、倫敦大學學院、劍橋大學、英國吉爾福德皇家薩里郡醫院、谷歌旗下初創公司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驗中,人工智慧系統的表現優於全部6名放射科醫生。

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

研究部門研究人員對外表示,「該AI系統可以幫助醫生髮現錯誤,同時醫生仍然可以使用該技術來提升患者的治療效果,並且大家完全不用擔心醫生會對軟體產生依賴。」

值得一提的是,該算法的代碼尚未發布。對此,研究人員解釋稱,用於訓練模型的代碼對內部工具、基礎架構和硬體有很大的依賴性,因此不便於發布。

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