人工智慧偵測乳癌
傳統乳癌風險報告不但費時,得出假陽性結果的可能性亦較高(圖:NYT)

休斯敦循道衛理醫院(Houston Methodist Hospital)的研究人員最近開發了一款人工智慧軟件,可解讀乳房X光造影結果,協助醫生迅速準確地評估乳癌風險。根據《癌症》(Cancer)期刊上月發表的研究,這電腦軟件可直接讀取病人的X光造影數據,得出診斷結果,速度比人類快 30 倍、準確率更高達 99%。

休斯敦循道衛理研究所系統醫學主任王史蒂夫(Stephen T Wong)解釋:「這個軟件可以在短時間內評估上百萬份病人紀錄,讓我們能更有效地根據病人乳房造影結果評估乳癌風險,可減少不必要的活檢。」

這支研究隊伍由王主任和休斯頓循道衛理癌症中心主任張珍妮(Jenny C Chang)領導,利用人工智慧軟件評估 500 名病人的乳房造影結果和病理報告。該軟件可掃描病人結果、蒐集診斷特徵及根據造影結果找出乳癌的亞型。然後,臨床醫生根據腫瘤蛋白等結果來準確判斷每個病人得乳癌的機率。

人工智慧偵測乳癌2
乳房X光造影,白色處為乳癌 (圖:Medscape)

更準確的診斷結果

據美國疾控中心(the Centers for Disease Control and Prevention)統計,美國每年有 1210 萬例乳房造影檢查。而據美國癌症協會(the American Cancer Society)統計,其中 50%為假陽性結果,即每兩個進行檢查的健康女性當中,便有一人誤以為得了癌症。

目前當乳房造影結果被歸類為「可疑」時,即擁有 3% 到 95%的癌症風險,病人便會被建議進行進一步的活體組織檢查。

每年全美有超過 160 萬例乳房活檢,據美國癌症協會估計,其中大概 20% 的病人也是被乳房造影假陽性結果誤導,根本沒有進行活檢的需要。休斯敦循道衛理醫院的研究隊伍希望這個人工智慧軟件可以幫助醫生更準確地判斷病人情況,減少不必要的乳房活檢。

目前,兩名醫生需工作 50-70 小時,才能人手檢查 50 份測試結果。而人工智慧則可以在短短數小時內,審閱多達 500 份測試報告,為醫生節省 500 小時的工作。王主任說:「如沒有人工智慧,根本不可能準確地評估這麼多的報告。」

參考資料:

  1. Tejal A. Patel et al, Correlating mammographic and pathologic findings in clinical decision support using natural language processing and data mining methods, Cancer, August 2016
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