谷歌人工智能模型乳腺癌识别还存在什么没有完善的

乳腺癌是女性死亡的第二大原因，在致死率和整体发病率方面仅次于肺癌，提早发现是大多数人防御和治疗该疾病的最好手段，然而，尽管乳房X光检查是最常用的检测工具，但在医生的检查中还是漏掉了大量病例。

根据今天发表在《自然》杂志上的一篇研究论文，谷歌正在开发人工智能来帮助医生识别乳腺癌。“乳房X光检查非常有效，但仍然存在假阴性和假阳性的严重问题。”谷歌研究员、该论文的合著者Shravya Shetty告诉The Verge。

据《纽约时报》报道，谷歌的该模型通过扫描乳房X光片，将假阴性的数量减少了9.4% ，对于目前漏检率为20%的乳腺癌检测来说，这是一个充满希望的飞跃。

在这项由谷歌资助的研究中，研究人员使用了来自超过25000名英国女性和3000名美国女性的匿名乳房X光片。“我们试图遵循放射科医生可能遵循的原则，”Shetty说。 根据谷歌官方博客帖子，该团队首先训练人工智能扫描X光图像，然后通过识别28000名女性乳房的变化来寻找乳腺癌的迹象。然后，他们将计算机的分类结果与女性的实际医疗结果进行对比。

最终，在美国，他们能够减少9.4%的假阴性和5.7%的假阳性。在英国，会有两名放射科医生仔细检查结果，在这样的情况下，这个模型也能减少2.7%的假阴性和1.2%的假阳性。这篇论文的作者之一、谷歌的科学家Christopher Kelly在接受The Verge采访时说：“在英国和美国，这种模式比单个放射科医生的效果更好。”

尽管结果喜人，但是这个体系并不完美，研究人员发现，在大多数情况下，人工智能在乳腺癌诊断方面优于医生，但也有一些模型最初遗漏的病例被医生诊断出来是患病的。西北大学的研究员 Mozziyar Etemadi也是这篇论文的作者之一，他告诉《华尔街日报》：“有时候，6名美国医生都判断某个病人患上了癌症，但是这张X图像却通过了人工智能的检测，反之也有这样的情况。”

谷歌表示，该系统最终有望用于临床。“我们对这些结果感到非常兴奋和鼓舞，”谷歌产品经理Daniel Tse说，他也是这篇论文的作者之一。他告诉The Verge，该小组目前正在努力确保这项研究能够在人群中普及。“当你把这个应用到临床实践中时，显然会与理论研究有相当多的细微差别。”他补充道。

谷歌一直小心地将这个项目定义为一个辅助放射科医生的项目，而不是取代他们。“他们各自带来了自己的优势，这是互补的，”Shetty表示。 “在很多情况下，放射科医生会发现一些模型遗漏的东西，反之亦然。将两者结合起来，可能会加强整体效果。”

这个项目是谷歌正在努力向医疗保健领域发展的一部分，今年早些时候，谷歌与阿森松公司合作，获取了数百万美国公民的健康记录。这个项目在一个知情人员透露这些健康记录不是匿名的后受到了抨击。在乳腺癌研究中，谷歌与美国和英国的临床研究人员合作，使用了已经被去除识别的数据。