近日，發(fā)表在《放射學：人工智能》上的一項研究顯示，人工智能（AI）可以提高放射科醫(yī)生在閱讀乳腺癌篩查乳房X光片方面的表現(xiàn)。

  乳腺鉬靶攝影檢查已被證明可以通過在早期、更可治療的階段發(fā)現(xiàn)疾病來改善預(yù)后和降低死亡率。然而，許多癌癥在鉬靶檢查中被漏掉了，可疑的發(fā)現(xiàn)往往是良性的。一項來自放射學的早期研究發(fā)現(xiàn)，平均而言，只有10%的婦女在根據(jù)可疑發(fā)現(xiàn)進行額外的診斷檢查后，最終被發(fā)現(xiàn)患有癌癥。

  人工智能MammoScreen

  基于人工智能的算法是提高數(shù)字乳腺攝影準確性的一個很有前途的途徑。開發(fā)人員在現(xiàn)有圖像上“訓(xùn)練”人工智能，教它識別與癌癥相關(guān)的異常，并將其與良性發(fā)現(xiàn)區(qū)分開。然后可以在不同的圖像集上測試這些程序。人工智能不僅為更好的癌癥檢測提供了可能，而且也提高了放射科醫(yī)生的效率。

  在這項研究中，研究人員使用了MammoScreen，這是一種人工智能工具，可以與乳房X光攝影一起用于幫助癌癥檢測。人工智能系統(tǒng)的目的是在二維數(shù)字乳房X光片上識別可疑的乳腺癌區(qū)域，并評估其惡性腫瘤的可能性。該系統(tǒng)以構(gòu)成乳房X光片的四個視圖作為輸入，輸出一組圖像位置和相關(guān)的懷疑分數(shù)。

  MammoScreen可能有助于提高放射科醫(yī)生在乳腺癌檢測中的表現(xiàn)

  14名放射科醫(yī)生評估了2013年至2016年期間采集的240張二維數(shù)字乳房X光成像數(shù)據(jù)集，其中包括不同類型的異常。數(shù)據(jù)集的一半在沒有人工智能的情況下被讀取，另一半在人工智能的幫助下在第一個回合中被讀取，而在第二個回合中沒有人工智能。

  使用人工智能支持時，癌癥的平均敏感度略有增加。人工智能也有助于降低假陰性率，或者即使存在癌癥也看起來正常的結(jié)果。

  “結(jié)果顯示，MammoScreen可能有助于提高放射科醫(yī)生在乳腺癌檢測中的表現(xiàn)。”——Serena Pacilè，博士，臨床研究經(jīng)理

  在不延長工作流程的情況下，MammoScreen提高了放射科醫(yī)生在檢測乳腺癌方面的診斷性能。對于惡性腫瘤可能性較低的病例，第二次閱讀時閱讀時間縮短。研究人員說，減少閱讀時間可以提高放射科醫(yī)生的整體效率，讓他們把注意力集中在更可疑的檢查上。

  人工智能臨床使用和未來研究計劃

  據(jù)Pacilè博士介紹，今年3月，美國食品和藥物管理局（U.S.Food and Dr.Administration）批準在該診所使用MammoScreen，這有助于減輕放射科醫(yī)生的工作量。

  研究人員將繼續(xù)探索人工智能工具運用于大規(guī)模篩查以及其早期發(fā)現(xiàn)乳腺癌的能力。

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