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黃格顯示AI發現隱藏在胸部組織內的癌細胞。路透社
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: [( y+ s. N8 d* Hwww.tvboxnow.comGoogle與英美醫學界合作研發檢測乳癌的人工智能(AI)系統,初步測試顯示AI判別乳房X光造影(mammogram)誤診率較放射專科醫生低,效率亦更高,數年後有望改進早期乳癌確診率,紓緩專科短缺。. I8 r# Z' R2 ~7 j
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研究報告前日刊登於英國《自然》科學期刊,由Google Health及去年9月與之合併、原屬母公司Alphabet的DeepMind單位開發AI系統;英國國民保健(NHS)、倫敦帝國學院、美國芝加哥西北紀念醫院等亦有參與研究及提供數據。tvb now,tvbnow,bttvb3 U4 \* d- r2 y6 R: T) O
- F3 P. @. G. }# \團隊先收集數以萬計病人的乳房X光造影作為演算法(algorithm)基礎,「訓練」AI從中識別乳癌患者;之後指示AI判斷英國25,856份及美國3,097份已有診斷結果的X光造影,比較AI和專科醫生診斷。結果顯示,AI在X光造影的誤測率比專科醫生少,誤判病人無恙的「偽陰性」宗數,在英國病例中少2.7%,美國組誤診率則少9.4%;而誤測健康者患癌的「偽陽性」案例,在英國組少1.2%,美國組別中則少5.7%。公仔箱論壇/ X( ~5 q8 F8 n- u: U, J3 g3 L
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研究亦有就英美兩地檢測制度不同作過比對。美國只需由一名放射專科診斷造影結果,研究團隊特地安排當地六名放射科醫生,「一對一」接受AI挑戰,審視500份病人的乳房X光造影結果,並有病人病徵和過去的檢查作參考,而AI則只憑最新X光造影判斷。測試顯示AI在判斷入侵性癌病例時比人類專科細心,但亦有剛相反的情況,六名專科都看得出來的病例,AI反而走漏眼。而在規定由兩名放射專科判斷造影結果的英國,測試顯示AI系統表現不比第二名醫生差,有望減輕其工作量88%。
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助測早期乳癌 減專才荒! v: U, X% K/ e+ L) J9 I
芝加哥西北醫院研究助理教授埃特馬迪(Mozziyar Etemadi)說,AI有望大幅改進早期乳癌檢測準確率;Google Health英國小組組長金(Dominic King)讚系統很有潛質,不只能助臨床醫生更準確偵察乳癌,「更可廣泛應用這科技,讓身體檢測更為公正和準確;是能夠真正改變世界的科技」。
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全球每八名女性就有一人患上乳癌,美國癌症學會指當地專科「走漏眼」機率達20%;英國更鬧專才荒,估計全國約有千名放射專科短缺。
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