谷歌开发的人工智能技术在检测乳腺癌方面已证明与放射科医生水平相当
该研究使用了现有的乳房X光片及其结果，并比较了专家与人工智能的工作表现
不过，要证明该技术能够改善患者护理，仍有大量工作有待完成
美国和英国的研究人员报告称，一套谷歌人工智能系统在根据乳腺筛查X光片判断哪些女性患有乳腺癌方面，已被证明与专业放射科医生水平相当，并显示出减少误诊的潜力。
该研究于周三发表在《自然》（Nature）期刊上，是最新一项表明人工智能（AI）有潜力提高乳腺癌筛查准确性的研究。全球每八名女性中就有一人罹患乳腺癌。
美国癌症协会称，放射科医生在乳房X光片中漏诊约20%的乳腺癌；在10年内接受筛查的女性中，有一半会出现假阳性结果。
该研究成果是与Alphabet Inc’s（GOOGL.O）旗下人工智能部门DeepMind合作完成的。该部门已于9月与谷歌健康合并。其合著者之一、芝加哥西北大学医学中心的Mozziyar Etemadi表示，这些成果代表了乳腺癌早期检测潜力方面的重大进展。
该团队的成员包括伦敦帝国理工学院和英国国民保健服务体系（NHS）的研究人员，他们使用数以万计的乳房X光片训练该系统识别乳腺癌。
随后，他们将该系统的表现与英国25,856份乳房X光片和美国3,097份乳房X光片的实际结果进行了比较。
该研究表明，该人工智能系统识别癌症的准确度与专业放射科医生相近，同时使美国组的假阳性结果减少了5.7%，英国组减少了1.2%。
该系统还减少了假阴性（即检测结果被错误地判定为正常）的数量：美国组减少了9.4%，英国组减少了2.7%。
这些差异反映了乳房X光片的阅片方式不同。在美国，检测结果仅由一名放射科医生阅读，检测每一到两年进行一次。在英国，检测每三年进行一次，每份结果由两名放射科医生阅读。若两人意见不一致，则会咨询第三位医生。
“细微线索”
在另一项单独测试中，研究团队让人工智能系统与六名放射科医生同台竞技，结果发现该系统在准确检测乳腺癌方面优于这些医生。
哈佛大学马萨诸塞州总医院乳腺影像科主任Connie Lehman表示，这些结果与多个研究团队利用人工智能改善乳房X光片癌症检测的研究发现相符，其中也包括她本人的研究工作。
利用计算机改善癌症诊断的设想已有数十年历史，计算机辅助检测（CAD）系统在乳腺X光检查诊所中也已十分普遍，然而CAD程序在临床实践中并未提高诊断表现。
Lehman表示，问题在于，现有的CAD程序是经过训练来识别人类放射科医生能够看到的东西，而人工智能则是基于数千份乳房X光片的实际结果，让计算机学会识别癌症。
Lehman补充道，这有可能“超越人类识别人眼和大脑无法察觉的细微线索的能力”。
Etemadi表示，尽管计算机迄今为止尚未“非常有用”，但“我们至少在数以万计的乳房X光片上所展示的是，该工具确实能够做出非常明智的判断”。
该研究存在一些局限性。大多数检测使用的是同一类型的成像设备，而且美国组中包含大量已确诊乳腺癌的患者。
关键在于，CureMetrix首席医疗官Lisa Watanabe博士表示，该团队尚未证明该工具能够改善患者护理。CureMetrix的人工智能乳房X光检查项目去年获得了美国的批准。
“只有当人工智能软件真正为放射科医生带来改变时，它才有用，”她表示。
Etemadi同意，这些研究是必要的，监管审批同样必要，而这一过程可能需要数年时间。
