AI系统与识别乳腺癌的平均放射科学家一样好

瑞典卡罗林斯卡医学院和卡罗林斯卡大学医院的研究人员比较了三种人工智能(AI)算法根据之前拍摄的乳房x光片识别乳腺癌的能力。最好的算法被证明是准确的平均放射学家。研究结果发表在贾马肿瘤学该研究可能在未来重新组织乳腺癌筛查方面发挥带头作用。

“这是首次对几种不同人工智能算法的准确性进行独立比较，”卡罗林斯卡医学院肿瘤病理学研究员、卡罗林斯卡大学医院放射学家弗雷德里克·斯特兰德(Fredrik Strand)说。“我们可以证明，这三种算法中的一种明显优于其他算法，它等同于放射科医生的平均准确性。”

目前有大量的供应商在开发各种基于ai的医疗成像解决方案。这项研究比较了其中三种人的识别能力乳房癌症在已经乳房X线照片。

该研究包括40％和74岁之间的8,805名妇女的乳房X线照片，其中所有在2008年至2015年间都经历了乳腺癌筛查。其中739人被诊断为乳腺癌，无论是在筛查时还是在以下12几个月。三种AI算法中最成功的是患有与癌症的癌症相同百分比的普通放射科学家。

结果还表明，AI算法中的一个明显优于其他算法。

“我们进行了这项研究，以了解算法已经开发了多远以及可用系统之间是否存在任何区别，”Fredrik Strand解释。“结果表明，原则上，最好的算法已经可以使用了，市场上的各种算法之间存在着显著的差异。”

同一研究小组的另一项研究，最近发表在柳叶刀数字健康该研究显示，人工智能算法可以对乳房x光照片进行分类，以确定哪些需要放射科医生额外关注，哪些很容易由人工智能单独评估，而不会遗漏任何癌症，否则会被诊断出癌症放射学家。

研究人员现在正在继续研究AI如何在改进方面发挥作用乳腺癌筛选。目前的实践涉及两个辐射学家检查每种乳房图。如果其中任何一种鉴定疑似肿瘤，则考试进入涉及至少两个放射科医生的讨论，他们一起决定是否应召回该女性是否应再次考试。

“我们计划一项前瞻性临床研究，了解AI如何作为第三次审查员的日常临床环境中作为乳房X线图的独立审阅者，并通过帮助选择可以提供互补MRI扫描的妇女为了在早期阶段检测癌症，“弗雷德里克斯斯坦说。

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