检测乳腺癌 人工智能系统胜医生

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　　综合路透社、法新社及《福布斯》报道：谷歌健康部门联手母公司Alphabet旗下人工智能（AI）企业DeepMind，1日在顶尖学术期刊《自然》发布最新研究成果，称AI系统对乳腺癌的检测正确率，超过专业放射科医生。目前专业医生对乳腺X光片的分析存在较高不确定性，AI系统或有助于减少误诊和漏诊现象，但现有研究仍存在局限性，AI想要在乳腺癌检测领域取代专业医生并不容易。

　　乳腺X光片，为常用的乳腺癌筛检方式之一。谷歌技术主管谢蒂与研究人员合作，基于两个数据集设计了AI深度学习模型，其中一个数据集包含25856名英国女性的乳腺X光片，另一个包含3097名美国女性的乳腺X光片。结果显示，AI模型检测结果的假阳性率（误诊率）比典型放射科医生低5.7%（美国）和1.2%（英国），假阴性率（漏诊率）则分别降低9.4%（美国）和2.7%（英国）。此外，研究团队又邀请6名美国放射科医生对随机抽取的500张图像给出诊断，相比之下，AI的表现依旧占优。

　　美国癌症协会曾指出，放射科医生在分析乳腺X光片时，漏诊率约为20%。哈佛大学麻省总医院乳房造影主任莱曼表示，AI系统有突破人力极限的潜力，能够发现人眼和人脑无法识别的线索，从而减少误诊和漏诊现象。

　　未来可辅助乳腺癌早期诊断

　　专家表示，AI系统不知疲倦，可以提高检测效率，还可以减少邀请两名医生分析同一张X光片的必要，在放射科医生短缺的情况下，减轻医生的工作压力。英国的乳腺筛查就是由两名医生共同读片，研究人员发现，AI系统可将第二位医生的工作量减少88%。报告作者之一、英国癌症研究中心主任达尔齐表示：「这远远超出了我的预期。它将对提高诊断质量产生重大影响，还会让放射科医生自由地做更重要的事情。」

　　然而，在测试中，也存在放射科医生发现AI漏诊癌症的情况。美国放射学会首席研究官皮萨诺在《自然》发表评论称：「与这项研究中受限制的研究环境类型相比，现实世界更加复杂，也可能更加多样化。」

　　皮萨诺表示，这项研究意味着AI有朝一日可以辅助乳腺癌早期诊断，但研究并未涵盖所有现有的乳房X光检查系统；除了按年龄分层以外，研究也没有其他指标来代表普通人群，即不具备广泛适用性。他还指出，如果开发和应用这样的AI系统，如何保护患者隐私将是一个必须解决的问题，数据存储、使用和监管的方式也可能引发争议。

　　医疗AI前景广阔

　　使用AI诊断乳腺癌已有不少尝试。2017年，谷歌就曾宣布自己的医疗AI在乳腺癌诊断方面表现超过专业病理检验师。2018年，谷歌发布针对晚期乳腺癌的AI检测系统，号称区分转移性癌症的准确率高达99%。2019年5月，美国麻省理工学院发布一款AI系统，宣称可根据X光片预测患者未来5年内是否会患乳腺癌。

　　AI在医疗领域的应用前景广泛。去年8月，英国一间眼科医院就与谷歌合作开发可分析眼疾的AI技术，能诊断超过50种眼疾，准确度媲美权威专家。近期，数家公司正尝试将AI应用到医学影像领域，利用计算机算法在图像基础上生成3D模型，以此代替MRI、CT、PET等检查。这些检查会令患者接触到过量辐射，增加患癌症风险。