英国《自然》杂志近日发表的一项最新研究，报告了一款特殊的人工智能（AI）系统，利用大型数据库评测的结果显示，其检测乳腺癌的能力甚至超过了人类放射科专家。该深度学习模型或能推动前瞻性临床试验，提高乳腺癌筛查的准确性和效率。

　　目前，已有许多发达国家实施了大范围的乳房X摄线摄影术筛查项目，以尽早检测乳腺癌。虽然这项技术被广泛采用，但是解读所得图像仍具有挑战性。癌症检测专家的准确性具有高度变化性，而且即使是顶尖的临床医师，其表现也有上升空间。假阳性可能导致患者焦虑、不必要的复查预约和侵入性诊断手术。

　　此次，美国谷歌健康研究人员沙拉夫雅·舍提及其同事，开发了一款可以通过筛查乳房X光图像来检测乳腺癌的深度学习AI模型，该AI由3个深度学习模型构成。团队利用来自英国和美国的两个大型数据集--分别包含25856张和3097张乳房X光图像，对该系统进行了评测。结果显示，假阳性分别减少了5.7%（美国）和1.2%（英国），假阴性分别减少了9.4%（美国）和2.7%（英国）。

　　研究团队表示，该AI系统的表现，超越了另一项独立研究中的所有6名放射科专家。研究人员还发现，在双读过程中（在英国，由两名放射科专家负责读片筛查），利用这款AI系统可以将第二名读片人的工作量减少88%。

　　乳腺癌影响着全球女性，数据显示英国每年超过约55000人被确诊患有该病，美国则大约有1/8的女性会在一生中可能患上乳腺癌。在英美国家，尽管数字化乳腺摄影技术得到广泛应用，但在发现并诊断疾病方面仍面临不小的挑战。而使用人工智能技术，则有可能改善这些问题的发生。

　　AI进入医疗，并不是意味着要取代人类医生。以放射科为例，医生读片失误会导致癌症患者得到假阴性或假阳性报告，这类误诊不仅让患者得不到及时有效的治疗，还会给增添巨大心理压力，同时给医生带来更多的工作量。而AI的出现，可以帮助人类医生更准确地发现乳腺癌的迹象，从而找出能提高乳腺癌筛查技术的最佳方法。可以说，人类医生和“AI医生”，在未来的医疗环境中是优势互补的。