在对抗乳腺癌的持续努力中，人工智能 (AI) 正在成为医疗保健专业人员的强大盟友。
NHS 医院信托基金最近的一项试点计划取得了可喜的成果，人工智能工具成功地查明了被人类专家忽视的极其微小的乳腺癌迹象。
本次开发利用 医疗保健领域的人工智能 有潜力提高早期检测率，从而获得更好的治疗结果并提高生存率。
怎么看 Kherion 医疗技术 在下面的视频中解释了 MIA。
MIA：人工智能侦探
命名为“MIA”（缩写 乳腺X线智能评估），这个人工智能工具会仔细检查乳房X光照片，即用于乳腺癌筛查的X射线图像。 它经过训练，可以识别微妙的模式和异常，这些模式和异常可以表明癌细胞的存在，即使是在癌细胞发展的最早阶段。
NHS 试点研究涉及 MIA 与放射专家合作分析 10,000 多张乳房 X 光照片。 在确诊癌症的图像中， 米娅准确地标记了每一个案例。
更令人印象深刻的是，它检测到 最初遗漏的另外 11 起案件 由人类专家。
为什么早期发现至关重要？
当谈到癌症治疗时， 早期发现绝对重要。 越早发现乳腺癌，肿瘤可能越小，扩散的机会就越小。 这意味着更有效的治疗选择、更大的成功治疗可能性和更高的生存率。
问题是非常早期的癌症可能会出现 乳房X光照片上难以置信的小和微妙。 这就是人为错误可能发挥作用的地方； 眼睛疲劳或分心有时会导致这些微小的警告信号被忽视。
帮助“眼睛”而不是替代品
需要强调的是，MIA 并不是为了取代放射科医生而设计的。 相反，它充当额外的安全网，提供彻底的第二意见。 像 MIA 这样的人工智能系统擅长处理涉及分析大量数据的任务，同时保持 始终如一的专注 ——这正是人类自然会犹豫不决的任务。
人类和人工智能之间的这种合作有可能显着提高乳腺癌筛查的准确性。 漏诊率可能会减少，从而使更多的人得到所需的及时治疗，以增加完全康复的机会。
NHS 试点项目强调 人工智能在医疗诊断领域的巨大潜力。 虽然人眼非常出色，但其在繁重的工作负载中的一致性是有限的，而 MIA 等人工智能工具为我们提供了一致的“第二只眼”可以训练它专门寻找这些极其微妙的早期迹象，从而提高我们在最可治疗的时刻发现癌症的能力。
然而， 专家强调 那 整合人工智能工具需要仔细考虑。 人工智能系统需要对广泛的数据集进行严格的训练，并且它们的部署需要明确的协议和指南来说明如何将其结果整合到临床决策中。
人类专业知识与人工智能力量的结合
虽然这项 NHS 试点项目专门针对乳腺癌，但人工智能在医学成像领域的潜力远远超出了单一疾病的范围。 类似的技术可以用于检测肺癌、前列腺癌和其他疾病的早期迹象。 早期诊断意味着更好的预后。
MIA 的成功使用凸显了医疗保健领域的一个不断增长的趋势：将人工智能集成为与医疗保健专业人员一起改善患者护理的工具。 随着人工智能技术的不断发展，我们可以预见它在医疗诊断和治疗、改善治疗结果和拯救生命方面发挥着越来越重要的作用。
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