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来源：Nature自然科研
本周《自然》发表的一篇论文International evaluation of an AI system for breast cancer screening 报告了一款特殊的人工智能（AI）系统，它检测乳腺癌的能力甚至超过了放射科专家。该深度学习模型或能推动前瞻性临床试验，提高乳腺癌筛查的准确性和效率。
开发用于在乳房X光检查中检测癌症的AI系统。| 来源：Shetty et al.
许多发达国家实施了大范围的乳房X线摄影术筛查项目，以尽早检测乳腺癌。虽然这项技术被广泛采用，但是解读所得图像仍具有挑战性。癌症检测专家的准确性具有高度变化性，而且即使是顶尖的临床医师，其表现也有上升空间。假阳性可能导致患者焦虑、不必要的复查预约和侵入性诊断手术。
美国加利福尼亚州谷歌健康（Google Health）的Shravya Shetty等人开发了一款可以通过筛查乳房X光图像来检测乳腺癌的深度学习AI模型，并利用来自英国和美国的两个大型数据集——分别包含25,856张和3,097张乳房X光图像，对该系统进行了评测。结果显示，假阳性分别减少了5.7%（美国）和1.2%（英国），假阴性分别减少了9.4%（美国）和2.7%（英国）。该AI系统的表现超越了另一项独立研究中的所有6名放射科专家。作者还发现，在双读过程中（在英国，由两名放射科专家负责读片筛查），利用这款AI系统可以将第二名读片人的工作量减少88%。
《自然》论文：
International evaluation of an AI system for breast cancer screening
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© nature
Nature |DOI: 10.1038/s41586-019-1799-6
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