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路透社1日報導，美國和英國的研究人員報告，在根據乳房X光攝影檢查來推測罹患乳癌比例上，谷歌(Google)的一個人工智慧(AI)系統證實，它的表現和放射線專家一樣好，而且有望降低檢測失誤。
AI有助提高乳癌檢測精準度
這份刊登在「自然」(Nature)期刊上的報告，是顯示AI具有提高乳癌檢查準確性的最新研究。
美國癌症學會(American Cancer Society)表示，放射科醫生在乳房X光攝影檢查中，會漏失掉大約20%的乳癌。而且在所有接受10年檢查的女性中，有半數會有不實的陽性結果。
來自芝加哥西北大學醫學中心(Northwestern Medicine)的共同作者艾坦馬迪(Mozziyar Etemadi)說，這項與科技巨擘Alphabet Inc旗下谷歌的DeepMind AI部門合作的研究，代表了早期察覺乳癌可能性的一大進展。
這支研究團隊還包括倫敦帝國學院(Imperial College London)、以及英國國家醫療保健服務(National Health Service)的研究員。
他們訓練這套AI系統在數十萬份乳房攝影中找出乳癌患者，然後和英國的一組2萬5,856份、與美國的一組3,097份乳房攝影中的實際結果做比較。
研究顯示，DeepMind AI系統在識別出癌症患者的比例，和放射線專家相似，同時還在美國組和英國組中，分別降低了5.7%和1.2%的不實陽性結果數量。
此外，AI系統也減少了錯將檢測結果歸類為正常的不實陰性反應，在美國組降了9.4%、英國組降了2.7%。
報導指出，這其中的差異性反應出乳房攝影讀取方法的不同。在美國，只有一名放射專家看報告結果，而且每1至2年做檢查；在英國，每3年就做檢查，而且每次有2名專家看報告，當彼此看法不一時會找第三方諮詢。
在另一項測試中，這個研究小組讓AI系統和6名放射科專家PK，結果發現AI在精準預測乳癌的表現上更勝一籌。
AI分析資料能補足人類之不及
哈佛大學(Harvard)麻州綜合醫院(Massachusetts General Hospital)乳房攝影部門負責人雷曼(Connie Lehman)說，幾個運用AI來改善乳房攝影檢測癌症的團體─包括她的團隊在內，他們的發現也都和這項研究結果相符。
運用電腦來提高癌症診斷的概念已有數十年之久，而電腦輔助診斷系統(CAD)在乳房攝影檢查中也是司空見慣；然而，CAD程式在臨床實驗上的表現未見改善。
雷曼表示，問題在於當前的CAD是被訓練來識別人類放射專家所看到的東西；而對於AI系統，電腦則學習根據成千上萬張乳房攝影的實際結果來識別癌症，而這有可能超過人類識別那種人眼和大腦無法察覺的細微線索能力。
不過，這項研究仍有部份侷限，大多數的測試是運用相同類似的影像設備，而且在美國組中，包括了許多已被確診乳癌的患者。
報告指出，要表明放射科醫生使用這項工具可改善對病人的照護，還需要進行更多的研究，而且這也需要監管部門的批准，而這可能需要幾年時間。
