谷歌用于帮助筛查乳腺癌的人工智能算法现在将成为商业乳房X光检查的一部分。
11月28日，该公司宣布将其人工智能技术授权给iCAD，这是一家为世界各地的医疗机构提供乳腺癌检测服务的医疗技术公司。
虽然iCAD已经在其癌症筛查服务中包含了基于人工智能的策略，但它现在也将纳入谷歌的算法，谷歌一直在与西北大学的研究人员进行测试。“这对我们来说是一个拐点，我们正在从学术研究转向能够在现实世界中部署我们的算法，”谷歌大脑团队的联合创始人、谷歌人工智能医疗保健团队的首席科学家Greg Corrado说。
在2020年发表在《自然》杂志上的一项早期研究中，谷歌的乳房x光片算法在读取图像时记录的假阳性和假阴性更少方面比放射科医生表现得更好。这项研究涉及美国和英国逾91,000名女性的乳房x光检查。在美国，大多数50至74岁的女性被建议每两年进行一次筛查，谷歌的系统将假阳性率降低了6%，在英国，50至70岁的女性被建议每三年进行一次筛查，谷歌的系统将假阳性率降低了1.2%。机器学习算法还在美国减少了9%的假阳性，在英国减少了近3%
这项福利现在将首次商业化地提供给全球7500个乳房x光检查站点，包括使用iCAD服务的大学卫生系统。尽管Corrado拒绝详细说明谷歌的算法与该领域其他研究人员和公司正在测试的算法有何不同，但他表示，该系统整合了广泛的图像数据，甚至包括乳房组织的图像，以完善机器学习过程。作为合作协议的一部分，iCAD和谷歌将继续开发和完善该技术。
这种算法并不是为了取代放射科医生而设计的，至少在短期内不是。但iCAD的总裁兼首席执行官Stacey Stevens说，在欧洲，这可能有助于减轻放射科医生的负担，因为许多国家(包括英国)要求两次阅读乳房x光造影图像。她说，iCAD正在与卫生监管机构合作，以获得适当的授权，以便该公司基于人工智能的解释最终可以成为其中之一。在美国，Stevens预计第一个包含谷歌算法的产品将在2024年初推出。
Stevens还预计，基于人工智能的系统将为世界各地更多的人带来乳房X光检查，特别是在资源较少的地区，这些地区无法支持与乳房X光检查图像存储有关的硬件托管所需的基础设施。她说，有了谷歌基于云的存储能力，我们有能力扩展到世界的新地域和新地区，并在世界受基础设施挑战限制的地区将我们的工具扩展到更多的病人身上。
与任何机器学习系统一样，输入算法的乳房x线照片数据越多，它就越能更好地检测出区分正常组织和潜在癌变组织的最小差异。使用人工智能系统接受乳房x光检查的女性将把她们的信息反馈到算法中，去掉任何识别数据。目前，大多数接受乳房x光检查的人可能还没有意识到，人工智能系统可能在后台为放射科医生提供辅助，因为目前还没有监管机构批准对乳房x光检查进行完全基于人工智能的解释。但随着更多像谷歌这样的人工智能算法进入市场，这种情况可能会改变，放射科医生可能最终会与患者讨论如何解释他们的图像。
最终，这种基于机器的读数可以开始提取出人眼看不到的模式。Stevens说，iCAD目前基于人工智能的算法已经检测到乳房组织中微小钙化的存在，科学家们开始将其与心脏病的高风险联系起来。如果这种联系得到证实，乳房x光检查也可能成为评估女性心脏病风险的工具。
目前，将人工智能视角添加到乳房x光检查中可能会开始改善确定女性患乳腺癌风险的方式。例如，人工智能系统可以更好地区分特定种族和民族群体特有的差异;在美国，非裔美国女性患侵袭性乳腺癌的风险更高，死于这种疾病的可能性也更大，因此训练人工智能系统追踪这些癌症的最初迹象可能会带来更好的结果。Stevens说:“我们发现，在很多情况下，女性的乳房x光检查看起来很正常，但这些图像中有些东西是人眼看不到的。如果人工智能算法能够检测到这些差异，那么这些女性就可以接受额外的筛查，以确定她们患癌症的风险是否更高。这可能会让他们更快地接受治疗，最终导致更好的生存机会。这也可能意味着更便宜的医疗服务，这将转化为为卫生系统节省的成本。我们正处于利用人工智能进行乳腺癌风险评估的早期阶段，但我们对它的潜力感到兴奋。”