谷歌发布新的AI乳腺癌检测系统,误诊和漏诊率均低于专业放射科医生

Lynn 4年前 (2020-01-02)

研究人员指出,因算法对内部工具、基础架构和硬件有很大依赖,其代码尚不便于发布。

当地时间2020年1月1日,谷歌健康部门联手DeepMind在Nature上发布了一项最新研究成果——AI乳腺癌检测系统,作者称该系统检测乳腺癌的能力超过专业放射科医生。

谷歌发布新的AI乳腺癌检测系统,误诊和漏诊率均低于专业放射科医生

乳腺癌是一种发病率相对较高的疾病。统计数据显示,在世界范围内,有八分之一的女性都会被诊断出患有乳腺癌,2018年全球约有627000名女性死于乳腺癌,约占女性癌症死亡人数的15%。因此,为了尽早发现乳腺癌,不少国家已经实施大规模筛查计划,但专业医生对早期乳腺X线影像的分析无法做到高效精准,误诊与漏诊也是常有的事情,而由此产生的诊断结果会致使患者进入不必要的侵入性诊断程序。

因此为了帮助医生更快更精准地进行监测,研究人员训练出了该系统。在这项研究中,谷歌技术主管Shravya Shetty与研究人员合作,使用两个数据集训练人工智能深度学习模型。其中一个数据集包含25856张来自英国的乳腺X线影像,另一数据集包含3097张来自美国的乳腺X线影像。结果显示,人工智能模型检测结果的假阳性率(误诊率)比放射科医生的诊断结果低5.7%(美国)和1.2%(英国),假阴性率(漏诊率)比放射科医生的诊断结果低9.4%(美国)和2.7%(英国)。

据悉,谷歌健康部门、DeepMind、伦敦大学学院、剑桥大学、英国吉尔福德皇家萨里郡医院、谷歌旗下初创公司Verily Life Sciences、斯坦福医疗中心、英国皇家马斯登医院等机构共同完成了这项研究。在上述研究的独立子实验中,人工智能系统的表现优于全部6名放射科医生。

其实,在谷歌发布该系统之前,包括谷歌医疗、MIT在内的多家研究机构都曾发布过AI诊断乳腺癌的研究成果,但与往常不同的是,谷歌健康部门称此次发布的成果在设计上做了大幅优化,且定位明确,是作为辅助医生判断的工具,同时其成本也在原有的基础上大大降低。

研究部门研究人员对外表示,“该AI系统可以帮助医生发现错误,同时医生仍然可以使用该技术来提升患者的治疗效果,并且大家完全不用担心医生会对软件产生依赖。”

值得一提的是,该算法的代码尚未发布。对此,研究人员解释称,用于训练模型的代码对内部工具、基础架构和硬件有很大的依赖性,因此不便于发布。

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