治愈癌癥是醫學界的終極目標之一，但時至今日這一難題依然困擾著人類，目前全球每年有近千萬人因癌癥喪生。其中，乳腺癌（breast cancer）在全世界范圍內都是女性最常見的癌癥，發病率高居首位，嚴重危害女性的身心健康并帶來沉重的醫療和社會負擔。

乳腺X線攝影、超聲、MＲI等影像技術已經成為乳腺癌檢出、分期、療效評估以及隨訪的重要手段。20世紀80年代，計算機輔助診斷技術隨著計算機技術、數學算法和統計學的進步而在醫學影像診斷方面有了快速發展，而隨著人工智能技術的成熟，這種發展速度得到了進一步的提升。

人工智能提高篩查乳腺癌的效率

早在2016年8月31日，來自休斯頓衛理公會醫院的研究人員稱他們開發出了一款AI軟件，該軟件在解析乳腺X光圖片時比普通醫生快上30倍……

為了檢測這款軟件的實力，研發團隊搞了一次人機大戰，直接給AI安排了500位乳腺癌病人的乳腺X光圖片和病理組織切片報告。同時，該團隊還為其安排了各種相關醫學發現試圖迷惑AI。最后的結果是AI幾個小時之內就成功完成了任務，而另一邊，兩位乳腺癌界的老司機，卻花了50-70小時才搞定50位病人的診斷。由此我們可以想見，這款AI軟件在效率上到底有多恐怖。

人工智能提高篩查乳腺癌的準確率

麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL ）開發的模型可以減少乳腺癌的誤報以及避免不必要的手術，團隊合作開發了一個AI系統，該系統使用機器學習來預測乳腺的高風險病變，是否會導致癌癥。

當對335個高風險病變進行檢測時，該模型正確診斷了97％的乳腺癌是惡性腫瘤，與現有方法相比，良性手術的數量減少了30％以上。

麻省理工學院的Regina Barzilay自己就是乳腺癌的幸存者，她表示：“當數據有這么多的不確定性時，機器學習就是我們用來改進檢測和防止過度治療的工具。”

人工智能能對乳腺癌進行早篩！

2018年9月28日，2018時尚健康粉紅絲帶運動暨英特爾智慧醫療主題沙龍上，英特爾公司與醫療影像AI領域的領先企業匯醫慧影宣布聯合推出“人工智能乳腺全周期健康管理系統”，通過人工智能技術助力乳腺癌篩查及診治。

英特爾技術團隊和國家級醫療影像人工智能高新技術企業匯醫慧影緊密合作，幫助提升乳腺癌篩查的檢測精度和效率。據介紹，通過在胸部結節、神經系統、甲狀腺等多器官系統影像與國內外頂級醫院的影像及專科醫生進行過人機讀片對比，經過深度學習的人工智能系統，讀片準確率達到90%。

英特爾還將與匯醫慧影共同開發“人工智能乳腺全周期健康管理系統”，提供可靠的端到端的人工智能解決方案，分為三個階段：第一階段，人工智能參與乳腺影像判讀，覆蓋大量人群。第二階段，人工智能輔助臨床決策，結合影像組學，提供非常精準的臨床決策依據。第三階段，根據術后復查數據，人工智能參與動態監控，患者自助式參與治療。

AI能夠識別和治療乳腺癌？

據福布斯報道，DeepMind從日本東京慈恵會醫科大學附屬病院（Jikei University Hospital）獲得了2007年-2018年間約3萬名女性患者的乳房x線照片。該實驗室希望能夠訓練一個算法，可以比現有的篩選技術更有效地識別這些x線照片上的乳腺癌早期跡象。

周四，DeepMind在博客上分別用英語和日語描述了與東京慈恵會醫科大學附屬病院的5年合作關系。DeepMind表示，通過應用來自不同國家合作伙伴的數據，應該有助于最大程度地降低偏差對算法的影響。當使用不具有代表性的數據訓練人工智能算法時，可能會產生偏差， DeepMind表示，這個問題不容輕視。

DeepMind 健康部門的臨床負責人Dominc King在博客中寫道：“在身體健康方面，某些群體之間的遺傳和生物差異是很普遍的，這可能會對患者護理產生巨大影響。例如，在乳房x光檢查中，不同種族的女性乳房密度可能存在相當大的差異。因此，如果我們的技術沒有反映這些差異，那么訓練出的人工智能系統就會存在偏差，可能會導致乳腺癌被錯誤識別，甚至漏診。”

King表示，DeepMind 健康部門希望在未來能與其他國際伙伴合作。

英國癌癥研究中心主任Ara Darzi教授在一份聲明中表示：“東京慈恵會醫科大學附屬病院的參與，有助于我們進一步發展該技術，最終可能會改變每年數百萬乳腺癌患者的護理和治療。”