NHS AI 测试发现医生遗漏的微小癌症

    NHS测试的人工智能工具成功地在11名女性中发现了人类医生遗漏的乳腺癌的微小迹象。

    这个名为米娅（Mia）的工具与NHS临床医生一起进行了试点，并分析了10,000多名女性的乳房X光检查。他们中的大多数人都没有癌症，但它成功地标记了所有有症状的人，以及医生没有识别的另外11人。在早期阶段，癌症可能非常小且难以发现。

    英国广播公司（BBC）在NHS Grampian看到了米娅的行动，在那里我们看到了人眼几乎看不见的肿瘤。但是，根据它们的类型，它们可以迅速生长和传播。芭芭拉是米娅标记癌症的 11 名患者之一，但在医院放射科医生研究时没有在她的扫描中发现。因为她的 6 毫米肿瘤被发现得太早了，她做了手术，但只需要五天的放疗。发现肿瘤小于 15 毫米的乳腺癌患者在接下来的五年内有 90% 的存活率。芭芭拉说，她很高兴这种治疗比她的姐姐和母亲的侵入性要小得多，他们以前也曾与这种疾病作斗争。她告诉我，她遇到了一位亲戚，她对芭芭拉有“大C”表示同情。

    “我说，'这不是一个大C，它是一个非常小的'，”她说。

    如果没有人工智能工具的帮助，芭芭拉的癌症可能要等到三年后的下一次常规乳房X光检查才能被发现。她没有出现任何明显的症状。

    Kheiron Medical的首席战略官Sarah Kerruish表示，公司花了六年时间开发和训练米娅，它运行在Microsoft的云计算能力上，并且接受了来自“世界各地女性”的“数百万”乳房X光检查的培训。“我认为我学到的最重要的事情是，当你为医疗保健情况开发人工智能时，你必须从第一天起就建立包容性，”她说。

    乳腺癌医生平均每年进行大约 5,000 次乳房扫描，一次可以看100 张X光片。

    “这是一件辛苦的工作。”利普博士说。“你会受到干扰，有人进来，有人在后台聊天。有很多事情也可能会让你偏离你的日常生活。在那些日子里，当你分心时，你会说，'我到底是怎么错过的？它确实发生了。由于它立即起作用，像米娅这样的工具也有可能将等待结果的时间从 14 天减少到 3 天，其开发人员 Kheiron 声称。

    试验中没有一个病例是由米娅单独分析的——每个病例都经过人工审查。目前，两名放射科医生会查看每张扫描图，但希望有朝一日可以用该工具取代其中一名，从而有效地将每对扫描件的工作量减半。

    在参与试验的10,889名女性中，只有81名不希望人工智能工具审查她们的扫描结果，苏格兰东北部乳房筛查临床主任、领导该项目的医生杰拉尔德·利普博士说。人工智能工具通常非常擅长发现特定疾病的症状，如果它们经过足够的数据训练，能够识别它们。这意味着从尽可能多的人群中向程序提供这些症状的尽可能多的不同匿名图像。由于患者的机密性和隐私问题，获取这些数据可能很困难。

    我问他是否担心像米娅这样的工具有一天会完全夺走他的工作。他说，他相信这项技术有朝一日可以让他腾出更多时间与患者相处。“我把米娅视为朋友，也是对我实践的补充，”利普博士说。

    米娅并不完美。它无法访问任何患者病史，因此，例如，它会标记已经通过先前扫描确定并指定为无害的囊肿。

    此外，由于当前的健康法规，人工智能工具的机器学习元素被禁用 - 因此它无法在工作中学习，并在使用过程中进化。每次更新时，它都必须经过新的审查。

    米娅的此次试验只是一个早期测试，由一个位置的一种产品进行。阿伯丁大学独立验证了这项研究，但评估结果尚未经过同行评审。英国皇家放射科医师学院（Royal College of Radiologists）表示，这项技术具有潜力。

    “这些结果令人鼓舞，有助于凸显人工智能在诊断方面带来的令人兴奋的潜力。毫无疑问，现实生活中的临床放射科医生是必不可少的和不可替代的，但临床放射科医生使用经过验证的人工智能工具的洞察力将越来越成为患者护理的强大力量，“皇家放射科医师学院院长Katharine Halliday博士说。

    英国癌症研究中心健康信息负责人Julie Sharp博士表示，每年诊断出的癌症病例数量不断增加，这意味着技术创新对于帮助改善NHS服务并减轻其员工压力至关重要。“需要更多的研究来找到使用这项技术来改善癌症患者预后的最佳方法，”她补充道。

    英国各地还有其他与医疗保健相关的人工智能试验，包括一家名为Presymptom Health的公司的人工智能工具，该公司正在分析血液样本，在症状出现之前寻找败血症的迹象 - 但许多仍处于早期阶段，尚未公布结果。