放射科醫(yī)生與人工智能是檢測(cè)乳腺癌的精確組合

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根據(jù)發(fā)表在IEEE Transactions on Medical Imaging上的新發(fā)現(xiàn)，與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)一起使用可以幫助放射科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)更多的乳腺癌。

研究人員使用超過229,000個(gè)篩查乳房X線照片和總共超過100萬張圖像的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練了他們的高級(jí)AI系統(tǒng)。然后，十二位主治放射科醫(yī)生，一名住院醫(yī)師和一名醫(yī)學(xué)生被要求閱讀720幅乳腺X線照片，并提供“每個(gè)乳房的惡性概率估計(jì)為0%-100%”。

AI系統(tǒng)的ROC曲線下面積(AUC)為0.876。同時(shí)，讀者獲得的AUC范圍從0.705到0.860，平均AUC為0.778。但是，將AI系統(tǒng)與14個(gè)閱讀器結(jié)合使用時(shí)，平均AUC為0.891。

紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射學(xué)系的高級(jí)作者Krzysztof J. Geras博士在一份準(zhǔn)備好的聲明中說：“我們的研究發(fā)現(xiàn)，AI在放射科醫(yī)生無法識(shí)別的數(shù)據(jù)中識(shí)別出與癌癥相關(guān)的模式，反之亦然。” 。“ AI檢測(cè)到人眼看不見的組織中像素級(jí)的變化，而人類則使用了AI無法獲得的推理形式。我們工作的最終目標(biāo)是增加而不是替代人類放射科醫(yī)生。”

研究人員表示，他們下一步的研究將包括對(duì)AI系統(tǒng)進(jìn)行額外數(shù)據(jù)培訓(xùn)，包括更多發(fā)現(xiàn)。他們還指出，要在整個(gè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中定期使用這些先進(jìn)技術(shù)還有很長(zhǎng)的路要走。

紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的主要作者Nan Wu表示：“向診斷放射學(xué)領(lǐng)域的AI支持過渡應(yīng)像采用自動(dòng)駕駛汽車一樣緩慢而謹(jǐn)慎地進(jìn)行，建立信任，并在關(guān)注安全的同時(shí)改進(jìn)系統(tǒng)。” ，在同一聲明中說。