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《自然》期刊公布一份最新研究，指人工智慧（AI）透過乳房攝影術抓出惡性腫瘤，準確度比人類醫師要高，有望改善乳癌篩檢準確率並減少誤診，為早期發現可能性帶來重大突破。
乳癌相當普遍，也是女性第二大死因，全球有八分之一女性終身面臨罹癌風險。美國癌症學會數據顯示，有約2成患者未能及時發現。若以十年為期，將近半數接受乳房攝影檢查的女性會碰上偽陽性的問題。
谷歌健康（Google Health）聯手英美兩國醫學單位，組成國際研究團隊，利用近3萬名女性的X光片，設計與訓練出一個電腦模型，進行乳房攝影術判讀。不像醫師可參考病例，研究團隊讓AI只能判讀不具名X光片。結果發現，AI可抓出6位放射科醫師沒看到的癌細胞。
數據顯示，AI判讀英國的X光片時，偽陽性誤判率要比單一醫師少上1.2%、偽陰性也少2.7%，和英國健保現行的兩位醫師雙重檢視機制相比也毫不遜色。若判讀美國的X光片，偽陽性誤判率則下降達5.7%、偽陰性更降低接近一成。
媒體指出，英美兩國數據落差出在乳房攝影檢查周期和判讀機制不同。英國要求每3年進行一次乳房攝影檢查，由兩位放射科醫師檢視，若雙方意見不同，還會約詢第三位醫師。美國女性患者每1至2年檢查一次，但僅有一位醫師判讀。
儘管利用AI判讀目前仍屬學術研究，就算將來投入臨床，仍有一位放射科醫師負責治療，但可望減輕工作壓力，讓醫師有更多的時間照顧患者。谷歌健康專家金恩（Dominic King）表示，團隊感到非常驕傲，認為研究發現顯示他們走上正確的道路，可開發有助臨床醫師更準確偵測乳癌的工具。
https://udn.com/news/story/6812/4263734?from=udn_ch2cate7225sub6812_pulldownmenu
乳癌相當普遍，也是女性第二大死因，全球有八分之一女性終身面臨罹癌風險。美國癌症學會數據顯示，有約2成患者未能及時發現。若以十年為期，將近半數接受乳房攝影檢查的女性會碰上偽陽性的問題。
谷歌健康（Google Health）聯手英美兩國醫學單位，組成國際研究團隊，利用近3萬名女性的X光片，設計與訓練出一個電腦模型，進行乳房攝影術判讀。不像醫師可參考病例，研究團隊讓AI只能判讀不具名X光片。結果發現，AI可抓出6位放射科醫師沒看到的癌細胞。
數據顯示，AI判讀英國的X光片時，偽陽性誤判率要比單一醫師少上1.2%、偽陰性也少2.7%，和英國健保現行的兩位醫師雙重檢視機制相比也毫不遜色。若判讀美國的X光片，偽陽性誤判率則下降達5.7%、偽陰性更降低接近一成。
媒體指出，英美兩國數據落差出在乳房攝影檢查周期和判讀機制不同。英國要求每3年進行一次乳房攝影檢查，由兩位放射科醫師檢視，若雙方意見不同，還會約詢第三位醫師。美國女性患者每1至2年檢查一次，但僅有一位醫師判讀。
儘管利用AI判讀目前仍屬學術研究，就算將來投入臨床，仍有一位放射科醫師負責治療，但可望減輕工作壓力，讓醫師有更多的時間照顧患者。谷歌健康專家金恩（Dominic King）表示，團隊感到非常驕傲，認為研究發現顯示他們走上正確的道路，可開發有助臨床醫師更準確偵測乳癌的工具。
https://udn.com/news/story/6812/4263734?from=udn_ch2cate7225sub6812_pulldownmenu
