Google新AI算法助力乳腺癌诊断，显著降低误诊率
Google宣布开发了一种新型AI算法，旨在辅助医生进行乳腺癌诊断。该算法通过扫描乳腺X光片，成功将假阴性率降低了9.4%。此前，受限于假阴性问题，部分乳腺癌患者在影像检查中未能被及时检出。
解决早期诊断痛点
据统计，约20%的乳腺癌患者因漏诊而错失早期治疗机会，而早期诊断正是有效治疗的关键。Google研究人员Shravya Shetty指出，尽管乳腺X线摄影在诊断阶段效果显著，但假阴性和假阳性结果仍是亟待解决的难题。她强调，该项研究严格遵循了放射科医生的专业原则。
大规模数据训练与验证
该AI模型基于英国76,000名及美国15,000名女性的匿名化乳腺X光片训练而成。随后，团队利用包含英国25,000名及美国3,000名女性图像的独立数据集进行评估，共检测出28,000例乳房异常变化，并将算法预测结果与患者实际医疗数据进行了核对验证。
美英两国实测成效显著
测试数据显示：
- 美国：假阴性率降低9.4%，假阳性率降低5.7%；
- 英国：假阴性率降低2.7%，假阳性率降低12%。
Google研究员Christopher Kelly表示，该算法在美英两国的表现均优于放射科医生。不过，研究也发现AI并非完美无缺：有6名美国放射科医生识别出了被算法遗漏的癌症病例。
"在某些情况下，放射科医生能捕捉到模型遗漏的信息，反之亦然。将人机结合，方能增强整体诊断效果。"
Google明确表示，该项目旨在辅助而非取代放射科医生。此次研究成果进一步巩固了Google在数字健康领域的布局。继收购Fitbit及与Ascension达成合作后，Google正致力于构建能够分析海量健康记录的搜索引擎，有望在未来几年推动新型诊断方法的革新。