乳腺癌成像已被证明对医生在乳腺癌检测方面是有用的。为提高该方法的诊断能力，研制了一种人工工具。
一项新的研究表明，人工智能程序可以为放射科医生提供更准确的乳腺癌成像结果。
人工智能可以在乳房超声图像上看到准确的模式
2017年10月9日，一名患者在Paoli-Calmette研究所进行乳房超声检查，这是一个对抗癌症的区域中心
在使用人工智能进行试验的过程中，得出了一些惊人的发现。在一项涉及超过44700例已完成的超声检查的研究中，该计算机程序被发现是识别乳腺癌的有效工具，健康的一天9月24日周五报道。
此外，该测试显示，通过人工智能，所需的组织样本显著减少。它对上述疾病的诊断准确率为37%。此外，它在患者中检测肿瘤的准确率为27%。
据该研究的资深成员Krzysztof Geras博士说，这项研究帮助专家阅读了乳房超声检查结果。
如前所述，如果乳腺癌是良性的，就可以避免或减少进行活组织检查的机会。
在使用乳房超声检查的过程中，会显示乳房甚至相关组织的实时图像。这是通过高频声波实现的。
据珀尔马特癌症中心的Geras说，乳腺癌成像可以替代常规的乳房x光检查，这也很有趣。
乳房超声可能不可靠
根据9月24日的报道医学Xpress放射专家经常使用超声波，因为它既便宜又容易。在深入组织研究方面，它也被认为比乳房x光检查要好得多。
虽然许多专家使用它，但由于诊断不正确，乳房超声有时可能不可靠。不知何故，这个错误可能对这位女病人有牵连。
有关于乳房超声检查的研究，后来在活检报告后显示结果是良性的。
另一位放射学家、医学博士琳达·莫伊(Linda Moy)表示，机器学习工具的加入有助于他们对乳腺癌成像的研究。她指出，这种人工智能可以为未来改善女性乳房健康铺平道路。
虽然人工智能工具在测试中显示了有趣的结果，但研究人员必须权衡更平衡的观点。
通过患者的实际情况，需要进行更多的临床试验来证明其有效性。
使用计算机程序，乳房检查在诊断乳腺癌方面的平均准确率为92%。
要查看题为“人工智能系统减少乳房超声检查解释中的假阳性结果”的研究，请访问Nature.com。
乳腺癌检测中的机器学习模型
2017年，另一组研究人员发现了一种新的减肥方法乳腺癌筛查的假阳性结果．专家们表示，人工智能工具降低了患者接受不必要手术的机会。
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作者:约瑟夫·亨利
