人工智能的使用使得乳腺癌高危女性可以在乳房X光篩查檢查中被識(shí)別出來，從而可以更早地發(fā)現(xiàn)癌癥。瑞典卡羅林斯卡學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)國際研究小組現(xiàn)已證明，該方法在歐洲不同國家都有效。該研究發(fā)表在《柳葉刀區(qū)域健康——歐洲》上。
用于評(píng)估乳房X光檢查圖像的基于人工智能的風(fēng)險(xiǎn)模型能夠識(shí)別患有乳腺癌高風(fēng)險(xiǎn)的女性，這些女性可能需要補(bǔ)充檢查以提高早期發(fā)現(xiàn)的可能性。在意大利、西班牙和德國的 8,500 多名女性身上測試了該方法后，研究人員現(xiàn)在可以證明該模型在不同人群中效果良好。
在當(dāng)前的乳房X光檢查項(xiàng)目中，女性在固定的年齡(瑞典為40-74歲)和時(shí)間間隔內(nèi)(通常每隔一年)接受篩查。然而，研究表明，患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)各不相同，這意味著女性可以通過更好地了解自己的個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)，從個(gè)性化篩查中受益。風(fēng)險(xiǎn)模型已經(jīng)存在了幾十年，并且通?；谂缘娜橄侔┘易迨泛蜕罘绞揭蛩亍?/p>
人工智能檢測微小變化
通過讓訓(xùn)練有素的人工智能檢查篩查圖像，研究人員開發(fā)了一種全新的風(fēng)險(xiǎn)模型，該模型基于圖像中的微小變化，這些變化對(duì)于人眼來說太小而無法記錄。
研究負(fù)責(zé)人、醫(yī)學(xué)流行病學(xué)和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系博士后研究員 Mikael Eriksson 解釋道：“它不像使用基因等少數(shù)因素的傳統(tǒng)模型那么簡單，因?yàn)閳D像中考慮了數(shù)千個(gè)因素。” ，卡羅林斯卡學(xué)院。“人工智能能夠在這些因素中找到不同的模式，每一個(gè)模式都很弱，但人工智能可以將它們結(jié)合起來。人工智能還可以對(duì)未來乳房可能發(fā)生的情況進(jìn)行總體評(píng)估。”
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