DeepMind在《自然》科學期刊發表了一個經9萬筆資料訓練的人工智慧模型,能夠比人類放射線專家還要更精確的辨識乳癌,而且還可以敏感地找出偽陰性的案例,也就是那些實際患有乳癌,但是卻被判讀成正常的圖像,而這對於乳癌的治療有很大的幫助。

乳癌是女性癌症的第二大死因,研究證明,乳癌若能即早發現治療的話,將可以逆轉這個情況,而乳房X光攝影是能夠早期發現乳癌症狀的方法,進而能夠讓病患提早接受治療,但是解釋乳房X光攝影有其限制,專家檢測癌症的能力差異很大,可能產生偽陽性和偽陰性錯誤判斷結果。

DeepMind、英國癌症研究中心、西北大學和皇家薩里郡醫院合作,開發能夠預測乳癌的人工智慧系統,這個人工智慧系統同時使用來自英國以及美國的資料集。在美國女性每一年或是兩年接受一次X光攝影,照片由一位放射科醫師解讀,在英國則是每三年進行一次檢查,每張X光照片由兩位放射科醫師解讀,而研究團隊則利用美國與英國的資料集,來開發並評估人工智慧系統。

英國資料集包含2012年至2015年間,所有受篩檢女性的10%隨機樣本,其中包括25,856名女性,而有785位接受活檢,其中有414名婦女之後被診斷出癌症。美國的資料集則是來自一個醫學中心的資料,內含從2001年至2018年3,097名婦女的乳房X光照片,其中有1,511個人接受活檢,接受活檢的婦女則有686位在活體檢查後被診斷出患有癌症。

研究團隊把人工智慧系統和人類專家的判讀結果相比,利用美國的資料集進行評估,能夠減少5.7%的偽陽性錯誤判斷機率,而在英國的資料集則能減少1.2%偽陽性誤判率,在偽陰性方面,人工智慧在美國案例降低了9.4%誤判率,而在英國案例則是降低2.7%誤判率。

而研究團隊也測試了系統的通用性,只用英國資料集訓練人工智慧系統,並用美國受試者資料集進行評估,結果同樣是人工智慧系統超越人類專家的表現。研究團隊表示,這樣的結果可以使人們更相信人工智慧系統,並在沒有定期乳癌篩檢計畫的地區,提供婦女精確的乳癌篩檢服務。

雖然研究團隊還沒找出部署人工智慧乳癌篩檢系統的最佳方法,但是將人工智慧系統部署為照片第二解讀者,可以有效降低醫療人員的工作負擔,在模擬實驗中,人工智慧系統輔助英國的雙重解讀系統,只要付出12%的解讀工作負擔,就能維持現有的篩檢效能。


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