醫學專家建議50歲以上的女性進行乳腺癌的掃描篩查。研究人員說，目前的人工智能技術可以比傳統專家更準確地從常規掃描中識別出乳腺癌，有希望可以在與這種全球女性殺手的斗爭中取得突破。

乳腺癌是女性最常見的癌癥，僅去年一年就有超過兩百萬個新發現的乳腺癌患者。在沒有明顯癥狀的患者中，定期篩查對于檢測早期疾病至關重要。

在英國，醫生會建議50歲以上的女性每三年進行一次乳房X光檢查，并由兩名獨立專家對結果進行分析。但是對于掃描結果的判斷依舊會存在誤差，所以乳房X光照片中的一小部分要么假陽性(誤診為患有癌癥)，要么假陰性而錯失了疾病的早期治療。

現在，GoogleHealth的研究人員已經創造了一種人工智能模型，可以從英國和美國的數千名女性的乳房掃描中檢測出早期癌癥。這些圖像已經在現實生活中被醫生診斷過，但與臨床環境不同，該機器沒有患者病史來告知診斷。研究小組發現：他們的AI模型可以根據掃描結果預測乳腺癌，其準確性與放射線專家的診斷相似。

此外，人工智能顯示出錯誤識別出癌癥的病例比例有所下降，美國為5.7%，英國為1.2%。它還使美國患者的誤診率降低了9.4%，英國降低了2.7%。

GoogleHealth英國負責人多米尼克·金(DominicKing)對法新社說：“越早發現乳腺癌對患者越有利。我們支持專家(或患者)他們所從進行的所有診斷中獲得最佳結果的角度考慮該技術的使用。”

人工智能的“第二意見”

在英國，所有的乳房X線照片均由兩名放射科醫生進行審查，這是一個必要但勞動密集的過程。GoogleHealth的團隊還進行了實驗，將計算機的決策與人工掃描閱讀器的決策進行了比較。如果兩個診斷都同意，則將該案例標記為已解決。然后，僅在結果不一致的情況下，機器才被要求與第二診斷者的決定進行比較。

金和他的團隊發表在《自然》雜志上的研究表明，使用人工智能來驗證診斷可以為臨床醫生節省多達88%的工作量。“這項技術有機會支持(人類)審稿人現有的優質服務。”

KenYoung是英國癌癥研究中心(CaseResearchUK)的乳房X線照片收集管理醫生，他為這項研究做出了貢獻。這是獨特的，因為它可以使用近30,000次掃描中的真實診斷場景。“我們有一個樣本可以代表所有可能通過乳腺篩查的婦女。它包括簡單案例，困難案例以及介于兩者之間的所有診斷。”

研究小組說，他們還需要進一步的研究，但希望這項技術有一天可以成為癌癥診斷的“第二意見”。