首個能解釋結果的AI乳腺癌診斷系統面世

據美國《每日科學》雜誌網站近日報道，美國杜克大學的電腦工程師和放射科醫生開發了一個新型人工智慧（AI）平臺，可分析乳房X光掃描數據中的潛在癌性病變，以確定患者是否應該接受侵入性活檢。與之前類似系統不同的是，該人工平臺能夠準確解釋並展示其是如何得出結論的，有助醫療工作者更好地做出決策。

能夠讀取醫學圖像的工程AI是一個巨大的行業。目前，科學家們已經開發出數千種獨立演算法，美國食品藥品監督管理局（FDA）已經批准其中100多種用於臨床。然而，無論是讀取MRI、CT還是乳房X光掃描，很少有平臺使用超過1000張圖像的驗證數據集或包含人口統計資訊。資訊缺乏，加上有些AI系統在實際使用中失敗，比如系統無法對來自多個不同設備的圖像進行識別等，導致許多醫生質疑AI在高風險醫療決策中的應用。

在最新研究中，科學家們利用從杜克大學衛生系統484名患者身上採集的1136張圖像對新AI進行了訓練。他們首先教AI發現可疑病變，忽略所有健康組織和其他無關數據，然後請放射科醫生仔細標記圖像，教AI關注病變邊緣，即潛在腫瘤與健康周圍組織的交界處，並將這些邊緣與已知癌性和良性結果的圖像邊緣進行比較。訓練完成後，他們對AI進行了測試。雖然它並沒有超越人類放射科醫生，但它和其他“黑匣子”電腦模型一樣出色。當新的AI出錯時，使用它的人將能夠認識到它是錯誤的，以及它出錯的原因。

最新研究負責人、杜克大學放射學教授約瑟夫·洛説：“我們最新研究出來的演算法不僅能工作，還能解釋並説明它們基於什麼得出相關結論。它可以成為一個有用的培訓平臺，教學生如何閱讀乳腺攝影圖像；還可以幫助人口稀少地區那些不經常看乳房X光掃描的醫生作出更好的醫療決定。”