Компьютерная программа может определить рак молочной железы от рутинного сканирования с большей точностью, чем человеческие эксперты, исследователи сказали в том, что они надеялись, может оказаться прорывом в борьбе с глобальнымУбийца1.
研究人员称,一种电脑程序可以通过常规扫描准确识别乳腺癌,而且它的准确率比人类专家的更高。 他们希望该电脑程序可以在与乳腺癌这一全球杀手的斗争中取得突破。
Рак молочной железы является одним из наиболее распространенных видов рака у женщин, с более чем 2 миллионов новых диагнозов только в прошлом году.
乳腺癌是女性最常罹患的癌症之一,仅去年一年就有200多万名新确诊的病例。
Регулярный скрининг имеет жизненно важное значение в выявлении ранних признаков заболевания у пациентов, которые не проявляют очевидных симптомов.
在患者没有明显症状的时候,定期筛查对于发现疾病的早期症状至关重要。
В Великобритании женщинам старше 50 лет рекомендуется делать маммографию каждые три года, результаты которой анализируются двумя независимыми экспертами.
在英,50岁以上的妇女被建议每三年做一次乳房光检查X光检查, 而其检查结果由两位单独的专家进行分析。
Но интерпретация сканирования оставляет место для ошибок, и небольшой процент всех маммографий либо вернуть ложное срабатывание - неправильное диагноз здорового пациента, как с раком - или ложного отрицательного - отсутствует болезнь, как она распространяется.
但对扫描结果的解读也有可能出错 误诊为患有癌症 误诊为患有癌症光检查结果中 误诊为患有癌症 误诊为患有癌症,而且在所有乳房 误诊为患有癌症 有一小部分要么是假阳性 要么是假阴性 将健康病 误诊为患有癌症 在疾病的传播过程中,没有诊断出疾病 。 误诊为患有癌症
Теперь исследователи из Google Health обучили модель искусственного интеллекта для выявления рака при сканировании молочной железы у тысяч женщин в Великобритании и Соединенных Штатах.
如今谷歌健康中心的研究人员已训练出一个人工智能模型,它可以通过乳房扫描来检测英国和美国数千名女性是否罹患癌症。
Изображения уже были рассмотрены врачами в реальной жизни, но в отличие от клинических условиях, машина не имела истории болезни пациента, чтобы сообщить свои диагнозы.
实际上,医生们已经检查过这些图像了,不过与临床环境不同的是,这台机器不知道病人的病史,也没有据此来进行诊断。
Команда обнаружила, что их модель ИИ может предсказать рак молочной железы с помощью сканирования с аналогичным уровнем точности с экспертными рентгенологами.
该研究团队发现,他们的人工智能模型可以通过扫描检查来预测乳腺癌,而且其准确度与放射科专家相当。
Кроме того, ИИ показал снижение доли случаев, когда рак был неправильно выявлен - 5,7 процента в США и 1,2 процента в Великобритании, соответственно.
此外,该人工智能模型还显示,癌症被错误识别的比例有所下降,其中美国降低了5.7%,英国降低了1.2%。
Он также сократил процент пропущенных диагнозов на 9,4 процента среди пациентов в США и на 2,7 процента в Великобритании.
美国和英国的漏诊率也分别降低了9.4%和2.7%。
"Чем раньше вы определяете рак молочной железы, тем лучше для пациента", Доминик Кинг, Великобритания привести в Google Здравоохранения, сообщил AFP.
"越早发现乳腺癌,对病人越好,"谷歌健康中心英国分部负责人多米尼克•金告诉法新社。
"Мы думаем об этой технологии таким образом, что поддерживает и позволяет эксперту, или пациент в конечном счете, чтобы получить лучший результат от любой диагностики они имели".
"我们认为这项技术能够支持并最终使专家或患者从他们得到的诊断中获得最佳结果。 "
