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一项新的研究发现,一个经过约100万张乳房x光照片训练的人工智能工具,结合放射科医生的分析,可以以约90%的准确率识别乳腺癌。
这项研究检查了一种人工智能(AI)(一种机器学习计算机程序)的能力,以诊断由14名放射科医生检查的720张乳房x光片的诊断价值。
纽约大学格罗斯曼医学院放射科助理教授、高级研究作者克日什托夫革剌斯说:“我们的研究发现,人工智能在放射科医生无法识别的数据中识别出与癌症相关的模式,反之亦然。”
数据科学中心的一名附属教师加了一句:“人工智能检测到的是人眼看不见的组织中的像素级变化,而人类使用的是人工智能无法获得的推理形式。“我们工作的最终目标是增加而不是取代人类放射科医生。”
2014年,美国女性(无症状)接受了超过3900万次乳房x光检查,以筛查乳腺癌并确定是否需要进一步随访。对检查结果显示乳腺X线检查结果异常的女性进行活检,是从乳腺组织中抽取少量样本进行实验室检查的过程。
在这项新的研究中,研究团队设计了统计技术,这样他们的程序就可以“学习”如何更好地完成一项任务,而不必确切地告诉他们如何去做。这样的程序会建立一个数学模型,这样就可以根据输入的数据例子做出决策,随着程序看的数据越来越多,程序也会变得“更聪明”。
现代人工智能方法从人脑中汲取灵感,利用复杂的电路分层处理信息。每一步都为下一步提供信息,在这个过程中,它或多或少地为每一条信息赋予了重要性。
这项研究的作者在许多图像上训练了他们的人工智能工具,这些图像与过去活检的结果相匹配。他们的目标是使该工具能够帮助放射科医生减少前进所需的活检次数。革剌斯说,这只能通过提高医生对筛查测试准确性的信心来实现(例如,减少假阳性和假阴性结果)。
对于目前的研究,研究团队分析了过去七年中作为常规临床护理的一部分收集的图像,筛选了收集的数据,并将图像与活检结果联系起来。根据作者的说法,这项工作为他们的人工智能培训工具创建了一个非常大的数据集,包括229,426张数字筛查乳房x光照片和1,001,093张图像。到目前为止,研究人员在研究中使用的大多数数据库仅限于10,000张或更少的图像。
因此,研究人员通过编程来训练他们的神经网络,以分析已经确定癌症诊断的数据库中的图像。这意味着,研究人员在测试工具的准确性时,知道每一张乳房x光照片的“真相”(无论是否是癌症),但工具必须猜测。研究人员测量了正确预测频率的准确性。
此外,研究人员设计了一个AI研究模型,该模型首先考虑全分辨率图像的一小部分来创建热图,即疾病可能性的统计图。然后,程序会考虑整个乳房与癌症相关的结构特征,更加关注像素级热图中的标记区域。
研究人员发现哪些图像特征可以提高预测精度,而不是为他们的人工智能找到图像特征。展望未来,该团队计划通过在更多数据上训练人工智能程序来进一步提高这种准确性,甚至可能识别尚未癌变但具有潜力的乳腺组织变化。
“在诊断放射学领域向人工智能支持的过渡应该像采用自动驾驶汽车、建立信任和改进系统一样缓慢而谨慎地进行,同时注意安全,”第一位作者吴楠说,他是他博士论文的作者。数据科学中心。
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