人工智能系统识别乳腺癌的平均放射科医生一样好

在瑞典卡罗林斯卡医学院和卡罗琳斯卡大学医院的研究人员比较了能力的三个人工智能(AI)算法来识别乳腺癌基于先前乳房x光检查。最好的算法被证明是准确的平均放射科医师。结果,发表在JAMA肿瘤学在重组,可能导致未来的乳腺癌筛查。

“这是第一次独立进行评估的准确性比较几种不同的人工智能算法,”研究报告的作者弗雷德里克•链说Oncology-Pathology学系研究员卡罗林斯卡医学院和卡罗琳斯卡大学医院的放射科医生。“我们可以证明的三个算法显著优于他人,它等于平均放射科医师的准确性。”

目前有大量的供应商开发各种基于ai医学成像解决方案。本研究比较了三种识别的能力乳房癌症在已经乳房x光检查。

这项研究包括8805名女性的乳房x光检查年龄在40到74年,他们经历了2008年和2015年之间的乳腺癌筛查。其中,739年被诊断出患有乳腺癌,筛选的时候或者在接下来的12个月。最成功的三个人工智能算法与癌症诊断相同比例的女性平均放射科医师。

结果也表明,人工智能算法明显优于他人。

“我们进行这项研究是为了找出目前算法开发和可用的系统是否有区别,”弗雷德里克·链解释道。“结果表明,在原则上,最好的算法准备使用,有一个重要的市场上的各种算法之间的区别。”

另一项研究相同的研究小组,最近发表在《柳叶刀》杂志上的数字医疗表明,人工智能算法可以乳房x光检查图像显示需要额外注意的放射科医生,很容易评估单靠人工智能不丢失任何癌症,否则将被检测到放射科医生。

研究人员目前正在继续研究人工智能如何参与改善乳腺癌筛选。当前实践涉及两个放射科医生检查每一个乳房x光检查。如果这些识别可疑肿瘤,考试继续讨论涉及至少两名放射科医生一起决定是否进一步检查的女人应该召回。

“我们正在计划一个前瞻性临床研究观察人工智能是一个独立的评论家的乳房x光片在日常临床环境中,作为第三个审稿人并帮助选择女性可以提供互补的MRI扫描来检测癌症在早期阶段,”弗雷德里克·链说。