人工智能可以帮助乳腺癌筛查拯救更多的生命

现在,NHS乳腺癌筛查项目每年节省约1300居住在英国。

但也有严重的国民保健署员工短缺,特别是在团队帮助诊断癌症, 一些报道表明,在10诊断一个职位目前空缺。 扔在需求上升 混合, 和这些服务的未来可能有麻烦了。

但是新技术可能有助于缓解这种情况。我们已经与谷歌健康研究发展人工智能,不仅有可能改变我们的检测方式乳腺癌但也可以节省NHS的时间和金钱。

帮助训练计算机

我们的科学家创造了一个匿名乳腺癌扫描数据库(乳房x线照片),来自乳房筛选任命的NHS乳腺癌筛查中心在英国,用于研究。

包含超过250万个图片,这个数据库是世界上最大、最有活力的。这是用于学术和商业合作伙伴使用,如果他们有一个聪明和科学合理的研究计划将使患者受益。但在他们获得之前,他们的建议是受到一群专家,包括受癌症影响的人们。

这就是谷歌健康。五年前,谷歌和伦敦帝国理工学院的研究人员接洽和相信我们的团队可以开发的计算机程序和训练在乳房x光检查发现癌症。

“基本上,他们试图教一个机器阅读图片和需要大量的图像学习,所以它可以很好的在捡癌症,”海伦说,小组的成员独立癌症病人的声音,汇集了病人倡导者帮助医学研究。ob欧宝直播nba她回顾了谷歌健康的应用程序来访问数据库。

电脑AI功能只是一样好数据他们一直在培训,所以对她来说,我们的乳房x线照片收集和谷歌的技术能力是一个成功的组合。

结果从这个强大的科研合作,发表在自然显示,学习得到了回报。人工智能软件能够正确识别癌症筛查图像中以类似的精确度为专家。计算机程序也减少了错误的数量,包括癌症的情况下被标记不正确或者干脆那些错过。

目前,两位专家评审乳腺癌筛查扫描。但是系统并不完美,筛选可以错过某些癌症和捡起那些不会引起问题。

“它现在看起来从这个研究,结合人眼和机器眼睛图像可以提供更准确的结果,”海伦说。她指的是人工智能研究的发现减少假阳性的结果。这些都是“假警报“当有人出现异常结果,但是他们没有癌症。

“女性将减少大量的焦虑,”海伦说,2004年被诊断出患有乳腺癌,2014年 完成重建手术。它还将节省NHS的时间和金钱,减少患者的数量重新呼吁进一步测试。

人工智能在真实的场景

教授Ken年轻为英国国民健康保险制度和管理我们的乳房x线照片收集工作。他和他的同事帮助谷歌健康试验分析数据和设计使它最现实的人工智能研究乳腺癌检测日期。

“我认为这项研究最有趣的地方是它的现实主义,”年轻人说。“不同寻常的是,它比较了算法完全现实的临床场景。”

过去的研究特别挑选的乳房x光检查,分析了用于人工设置。例如,一些其他项目一直在测试一组图片,比将会有更多的癌症病例在一般人群中找到。

但是在最新的研究中,研究人员比较真实的决策由放射科医生分析人参加NHS乳腺癌筛查的扫描程序。

“我们有一个样品代表的女性可能会通过乳房检查,”年轻人说。“这包括简单情况下,困难的病例和介于两者之间的。”

由于这次的合作,数据集比以前更富有。大约100000正常情况下已经被添加到数据库中,现在可以使用扫描收集其他研究人员。

给予的礼物

国民保健署员工也可以从合作中受益。最近的评论表明,这种技术将为放射科医生“时间的礼物,”而不是取代它们。

“所有的放射科医生我知道不担心AI,”年轻人说。“我认为他们会很高兴有一些阅读做乳房x光检查的很单调的工作,因此他们释放去做其他的事情。”

保持病人数据安全

开发人工智能软件时的另一个担忧是数据保护,年轻,海伦和团队仔细思考。

“担心来自病人保密,”海伦说,自己曾参加试验。“这是非常重要的,我坐在那里躺一边确保一切都是匿名的,和道德检查。”

图像输入数据库之前,他们立即消除识别信息没有办法,所以研究人员可以找出谁的乳房x光片。扫描不包含任何个人信息,这是“剥离之前将图像添加到数据库并与研究人员分享,”年轻人说。

和研究小组授权访问的图像也有同意某些条件,保持患者数据保密和不使用它为任何其他目的的发展人工智能筛选算法。

人工智能仍然有很多东西要学

这种训练有素的算法仍处于早期阶段,但现在有一个坚实的基础的知识。下一个团队需要测试一个更广泛的人口和放射科医生如何能够受益于使用该算法在诊所。

“我真的认为潜力是巨大的,”年轻人说。“乳房癌症筛选有许多可以解决的问题,引入人工智能。”

“这些早期研究用AI的开始是一些相当之大,将彻底改变医学,这是第一个例子。”