4 H0 s! z5 K. H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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8 W2 @* ~& A4 F$ ?/ tGoogle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。tvb now,tvbnow,bttvb6 C: u [- L. N# g" c
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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。
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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%。
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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
4 s7 h* j' B ~4 b9 C# O9 u公仔箱論壇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」。TVBNOW 含有熱門話題，最新最快電視，軟體，遊戲，電影，動漫及日常生活及興趣交流等資訊。) I: D2 Q. r# X5 f9 x. V3 C ^
+ ~1 l" o5 U: J3 J. j# P( `8 V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。
7 q7 _- V& u0 ^美國《華爾街日報》/中央社 |
發表於 2020-1-3 09:18 AM
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