美國研究人員開(kāi)發(fā)出一種人工智能（AI）系統，可以幫助醫生更準確地讀取活檢組織數據，更好地診斷乳腺癌。他們在近日的美國醫學(xué)協(xié)會(huì )期刊《JAMA Network Open》上發(fā)表研究論文稱(chēng)，這一系統對某些類(lèi)型乳腺病變的診斷準確率甚至比經(jīng)驗豐富的醫生還要高。
對乳腺癌診斷來(lái)說(shuō)，活體組織檢查是一個(gè)不可或缺的重要手段。但通過(guò)活檢形成的醫學(xué)圖像包含著(zhù)大量復雜的數據，醫生在理解這些數據時(shí)不可避免地會(huì )帶有一定的主觀(guān)性，從而造成診斷上的偏差。
有研究表明，在美國，每6個(gè)導管原位癌（一種非侵潤性乳腺癌）病例中，就會(huì )出現一次診斷錯誤，而對乳腺異型性的診斷出錯率則更高。
此次，華盛頓大學(xué)、佛蒙特大學(xué)等機構研究人員合作開(kāi)發(fā)的AI系統，未來(lái)或可在一定程度上緩解醫生的壓力。
研究團隊利用240例乳腺病例活檢的圖像，對新開(kāi)發(fā)的AI系統進(jìn)行訓練，以提高其識別良性、異型性、原位導管癌、浸潤性乳腺癌等乳腺病變模式的能力。隨后，研究團隊通過(guò)該系統對60個(gè)乳腺活檢標本進(jìn)行了分析，并將診斷結果與87名美國執業(yè)醫生的獨立診斷結果進(jìn)行了比較。
結果顯示，人工智能程序在區分癌癥和非癌癥病例方面的表現略遜于人類(lèi)醫生，但在區分乳腺異型性與原位導管癌方面的表現則要優(yōu)于人類(lèi)醫生。在相關(guān)類(lèi)型病變的診斷上，AI系統的靈敏度介于0.88至0.89之間，而人類(lèi)醫生的平均靈敏度僅有0.70。敏感性得分越高，表明診斷和分類(lèi)正確的可能性越大。
研究人員表示，長(cháng)期以來(lái)，美國醫生在乳腺異型性和原位導管癌的診斷上一直表現不佳，準確率很低，這也成為美國醫生在乳腺癌診斷上面臨的一個(gè)挑戰。而他們的研究結果表明，基于機器學(xué)習的人工智能系統在此方面具有巨大潛力，可以作為輔助系統，幫助醫生作出更加準確的診斷。
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