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放射学家和人工智能是检测乳腺癌的精确组合

边肖发现,许多朋友都对放射科医生和人工智能是乳腺癌检测的精确结合的信息感兴趣。边肖整理了一些关于放射科医生和人工智能作为乳腺癌检测精确组合的相关资料,在这里分享给大家。

根据发表在《IEEE医学成像汇刊》上的新发现,将其与机器学习技术结合使用可以帮助放射科医生发现更多的乳腺癌。

研究人员使用超过229,000张筛查乳房x光片和总共超过100万张图像的数据集来训练他们的高级人工智能系统。然后,要求12名主治放射科医生、一名住院医生和一名医学生阅读720张乳房x光片,并提供“每个乳房的恶性概率估计为0%-100%”。

AI系统的ROC曲线下面积(AUC)为0.876。同时,读者的AUC从0.705到0.860不等,平均AUC为0.778。然而,当AI系统与14个阅读器结合时,平均AUC为0.891。

纽约大学医学院放射科的高级作者Krzysztof J .革剌斯博士在一份准备好的声明中说:“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。”。“AI在人眼不可见的组织中检测像素级的变化,而人类使用AI无法得到的推理形式。我们工作的最终目标是增加而不是取代人类放射科医生。”

研究人员表示,他们下一步的研究将包括人工智能系统的额外数据训练,包括更多的发现。他们还指出,在整个医疗领域定期使用这些先进技术还有很长的路要走。

纽约大学数据科学中心的主要作者吴楠说,“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一样缓慢而谨慎,建立信任并改善系统,同时注意安全。”,在同一份声明中说。

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