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“最终，人工智能可以拯救生命。我梦想着有一天，当女性去乳腺癌中心就诊时，她们会问，‘你们这里有没有AI？’”

——LászlóTabár博士，资深乳腺影像学专家

(资料图)

在匈牙利布达佩斯郊外的一家诊所中，拥有20多年临床经验的放射科医生EvaAmbrózay在暗室中凝视着展示乳腺X光片的电脑显示器。此前，已有两名放射科医生表示，这张X光片没有任何提示乳腺癌发生的迹象。但此刻，X光片中用红圈标注的几个区域吸引了Ambrózay医生的注意——人工智能软件将这几块区域标记为潜在癌症病灶。经过仔细观察后，她很快下令召回这名女性进行组织活检。

Ambrózay医生说，她最初对这项技术持怀疑态度，但很快就被AI的出色表现说服了。她调出了一位58岁妇女的X光片，AI从中发现了一个微小的肿瘤，光凭肉眼很难看到。

近年来，人工智能（AI）科技的发展已经取得了长足的进步，譬如前段时间火爆全网的聊天机器人ChatGPT，一经问世便备受关注，人们争相注册成为它的用户。在感叹于它强大的语言理解和信息处理能力的同时，人们也逐渐意识到，基于AI的工具已经走进并改变着人们的生活。

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当AI步入影像诊断……

现在，AI的魔力已经渗透到医学诊断领域，它识别病灶的准确度和工作效率可媲美人类影像科医生。甚至，它可以发现被医生忽略的乳腺癌病变迹象……

在匈牙利，研究人员正在测试一个基于AI技术的乳腺癌筛查项目，这是将AI应用于真实患者身上的最大试验场景之一，参与该项目的五家医院和诊所每年要进行超过3.5万次癌症筛查。这款AI系统名为Mia，从2021年开始推出，现在它已经具备了帮助放射科医生发现可能被忽略的癌症迹象的能力。美国、英国和欧盟的医疗机构也准备开始测试或向其提供数据以帮助开发这款AI系统。

专家们表示，当前基于AI的癌症检测技术的广泛应用仍然面临着许多障碍。在AI系统能够更广泛地作为乳腺癌筛查的复核阅片员之前，还需要开展额外的临床试验，以证明它能对所有年龄、种族和体型的妇女产生准确的结果。此外，这项技术必须证明它能够识别更为复杂的乳腺癌形式，并减少非癌症的假阳性结果。

基于AI的医学诊断工具引发了一场关于它们是否会取代人类放射科医生的辩论。但在许多专家看来，这些担忧似乎是多余的，只有在与训练有素的医生合作的情况下，AI技术才会真正有效并得到患者的信任。专家们对于AI未来在临床的应用前景持乐观态度，比如资深乳腺影像学专家LászlóTabár博士，在审查了几家不同开发商的AI系统在乳腺癌筛查方面的表现后，他被这项技术所征服。他认为“最终，人工智能可以拯救生命。我梦想着有一天，当女性去乳腺癌中心就诊时，她们会问，‘你们这里有没有AI’？”

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发现肉眼看不见的癌变迹象

研究人员曾经构建过一个通用图像识别系统，可以准确识别花、狗和汽车等常见物体。这一系统的核心技术是“神经网络”算法，这种算法模拟了人脑如何处理不同来源的信息。它被用来识别网上应用程序的发布图片中所包含的人物和动物，并使得一些智能语音助手能够听懂人们所说的话。此外，神经网络算法也推动了包括ChatGPT在内的智能聊天机器人的发展。

AI在视觉和语音识别方面的出色表现给予了人们信心，不少人认为这种技术可以被应用于检测疾病，比如从X光片中识别乳腺癌的细微病变。根据世界卫生组织的数据，仅在2020年就有230万新确诊的乳腺癌病例，约68.5万人死于这种疾病。如果AI真的能助力乳腺癌的早筛早诊，相信不少患者的治疗结局将会被彻底改变。

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仅凭借一张图像来发现一个微小的恶性肿瘤是一件十分困难的事。放射科医生经常每天花费好几个小时在一个黑暗的房间里查看数以百计的图像，为患者做出可能会改变他们人生的决定。在这种工作负荷下，想要一直保持专注非常非常困难，因此也可能遗漏微小的病变。

针对影像科大夫超负荷工作的现状，基于AI深度学习技术的医疗技术公司KheironMedicalTechnologies的创始人指出，“人工智能应该协助医生”。围绕着这一理念，Kheiron公司的研发团队从匈牙利和阿根廷的诊所、以及埃默里大学（EmoryUniversity）等机构收集了500多万张乳腺X光片，这些照片的诊断结果是已知的，利用这些照片研究人员开始训练他们的人工智能系统Mia。此外，Kheiron公司还邀请了12名放射科医生，让他们使用特殊的软件来标记图像，来“教会”AI系统通过其形状、密度、位置和其他因素来发现癌变。

从系统提供的数以百万计的病例中，AI系统创建了一个针对正常乳腺X光片和具癌症病变的乳腺X光片的数学表征方法。AI能够以比人眼更细微的方式观察每张图像，然后与基线状况相比较以发现每张乳腺X光片中的异常情况。

去年，在对超过27.5万个乳腺癌病例进行测试后，Kheiron公司报告说，其AI软件在充当乳腺X光片的复核者时，与人类放射科医生的表现相当。此外，它还将放射科医生的工作量减轻了至少30%，因为它减少了医生们需要查看的X光片数量。该软件在匈牙利一家诊所的测试结果表明，它将癌症检出率提高了13%，并成功发现了更多的恶性肿瘤。

Kheiron的AI技术于2021年在匈牙利布达佩斯一家名为MaMMaKlinika的诊所被首次应用于患者。在完成乳腺X光检查后，两名放射科医生查看影像中是否有癌症的迹象，然后由AI进行复核，AI可以选择同意医生的意见，或是标记出需要再次检查的区域。

自2021年以来，在MaMMaKlinika的5个试验中心，AI已经重新诊断出了22个病例，在这些患者中，AI成功识别了被放射科医生所遗漏的癌症迹象，还有大约40个病例正在审核中。

“这是一个巨大的突破，”MaMMaKlinika诊所的主任AndrásVadászy博士感叹道，“如果从中能拯救一两条生命，那就值得了。”

同样地，当Tabár博士在2021年试用Mia系统，并用它检测了他职业生涯中几个最具挑战性的病例时，Mia也准确识别出了每例患者图像中的可疑病变迹象，这些迹象先前并没有被医生发现。

Tabár博士对AI系统的优秀表现感到震惊。在测评了Mia之后，他也陆续参与测评了其他人工智能公司的系统，包括韩国Lunit公司和德国Vara公司的系统，它们也都取得了令人鼓舞的检测结果。

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AI是伙伴而不是竞争者

Kheiron公司表示，这项技术最好与医生一起协作，而不是代替他们。现在，越来越多的医疗机构开始接受AI系统应用于医疗影像诊断。苏格兰国家医疗服务体系将在六个地点使用该技术作为乳腺X光扫描的辅助阅片员。到今年年底，英国国家医疗服务体系将在大约30个乳腺癌筛查点使用该技术。此外，芬兰的奥卢大学医院（OuluUniversityHospital）也计划使用该技术进行临床诊断。

对此，Kheiron公司的创始人PeterKecskemethy先生强调说：“人工智能加医生应该取代的是医生‘单打独斗’的诊断工作，但它不应该取代医生。”

根据美国国家癌症研究所估计，大约有20%的乳腺癌病例在乳腺X光检查中被漏诊。对于AI在医学诊断领域的迅猛发展，专家们呼吁医生保持开放的心态。正如哈佛大学医学院的影像学系的ConstanceLehman教授所说，“我们并不是无关紧要的，但有些任务用计算机来完成会更好。”Lehman教授同时也是麻省总医院的乳腺影像学专家，有着丰富的临床工作经验。

虽然AI系统在准确识别乳腺癌的潜在病例方面显示出了有希望的结果，但就目前看来，它们不太可能取代人类医生。首先，人工智能系统缺乏人类医生的共情能力以及人际互动的能力，而在问诊过程中通过与医生的互动来获取情感支持是患者就医体验的重要组成部分。此外，AI系统无法做出伦理或道德相关的决策，也不能综合考虑到每个患者独特的社会经济情况和偏好，人类医生可以权衡不同治疗方案的好处和风险，并根据患者的个人需求提出建议。

总言之，在可预见的未来中，AI将作为一种临床医生的辅助工具在医疗诊断方面提供有价值的支持，以提高医疗诊断和治疗的准确性和效率。