蚂蚁运输搬家AI检测癌症手段超出 放射科专家


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        英国《自然》杂志近日颁布 的一项最新研究,陈说了一款特殊的人工智能(AI)系统,利用大型数据库评测的结果显示,其检测乳腺癌的手段甚至跨越 了人类放射科专家。该深度学习模型或能鞭策前瞻性临床试验,提高乳腺癌筛查的准确性和效率。

       目前,已有许多发达国家实施了大范围的乳房X摄线摄影术筛查项目,以尽早检测乳腺癌。虽然这项技术被广泛采取 ,但是解读所得图像仍具有挑战性。癌症检测专家的准确性具有高度转变 性,而且 即使是顶尖的临床医师,其示意 也有上升空间。假阳性可能导致患者焦虑、不须要的复查预约和侵入性诊断手术。

       此次, 青浦区搬场公司,美国谷歌健康研究人员沙拉夫雅·舍提及其同事, 上海搬家公司虹口区,开发了一款可以通过筛查乳房X光图像来检测乳腺癌的深度学习AI模型,该AI由3个深度学习模型构成。团队利用来自英国和美国的两个大型数据集——分袂 包括 25856张和3097张乳房X光图像,对该系统进行了评测。结果显示,假阳性分袂 减少了5.7%(美国)和1.2%(英国),假阴性分袂 减少了9.4%(美国)和2.7%(英国)。

       研究团队体现,该AI系统的示意 ,超出 了另一项独立研究中的所有6名放射科专家。研究人员还发现,在双读过程中(在英国,由两名放射科专家负责读片筛查),利用这款AI系统可以将第二名读片人的上班量减少88%。

       乳腺癌影响着全球女性,数据显示英国每年跨越 约55000人被确诊患有该病,美国则大约有1/8的女性会在一生中可能患上乳腺癌。在英美国家,尽管数字化乳腺摄影技术得到广泛应用,但在发现并诊断疾病方面仍面临不小的挑战。而使用人工智能技术,则有可能改善这些问题的发生。

       总编辑 圈点

       AI进入医疗,其实不 是意味着要取代人类医生。以放射科为例,医生读片失误会导致癌症患者得到假阴性或假阳性陈说,这类误诊不单 让患者得不到及时有效的治疗,还会给增添巨大心理压力,同时给医生带来更多的上班量。而AI的出现,可以协助人类医生更准确地发现乳腺癌的迹象,从而找出能提高乳腺癌筛查技术的最佳方法。可以说,人类医生和“AI医生”,在未来的医疗环境中是优势互补的。(记者张梦然)

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