一项研究表明，人工智能 (AI) 可以比临床上使用的标准风险评估更好地确定未来五年内患乳腺癌风险最高的患者。
医生通常使用模型来预测一个人患乳腺癌的五年风险，这些模型考虑了人的年龄、种族、种族、乳腺癌家族史，以及他们是否曾经对乳房组织进行过取样分析，因为有可疑的他们的乳房肿块。这些模型还考虑了通过乳房 X 线照片评估的乳房密度。
然而，“只有大约 15% 到 20% 的被诊断出患有乳腺癌的女性具有已知的风险因素，例如疾病家族史或之前进行过乳房活检，”专门从事癌症成像的放射科医生 Vignesh Arusu 博士说。在加州大学旧金山分校，告诉 Live Science。
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Arasu 说，AI 已经帮助放射科医生识别了乳房 X 线照片中的数百个特征，这些特征可以帮助医生诊断乳腺癌。“我有兴趣了解相同的技术如何帮助我们了解未来的风险，”他说。
在周二（6 月 6 日）发表在放射学杂志上的一项研究中，Arasu 和他的同事分析了五个 AI 模型如何预测 18,000 名患者中哪些患者五年内患乳腺癌的风险最高。该分析使用了 2016 年接受过乳房 X 光检查的患者的数据，然后一直监测到 2021 年。总体而言，大约 4,400 名参与者在接受乳房 X 光检查的五年内患上了癌症。
这些模型基于乳房 X 线照片的预测，198彩票总代理团队是1号代玩团队，教推广包建站
时时彩技巧大全，高返点，业内良心平台。，在拍摄时，这些照片没有显示出明显的癌症证据。Arasu 说，虽然目前还不清楚人工智能模型如何根据乳房 X 线照片数据预测癌症风险，但从广义上讲，它们将乳房组织结构中的某些特征和模式与癌症风险联系起来。
研究人员将这些人工智能模型与一种称为乳腺癌监测联盟 (BCSC) 临床风险模型的常用评估进行对比。
AI 风险评分最高的患者（位于第 90 个百分位数）占五年内发生的癌症的 24% 至 28%。相比之下，最高的 BCSC 评分仅占癌症病例的 21%。在预测哪些患者最有可能在接受乳房 X 光检查后的一年内患乳腺癌时，AI 模型显示出优于 BCSC 模型的最大优势。
Arasu 说，研究结果表明“人工智能可以与传统风险模型一起使用”来预测未来的乳腺癌风险。
Arasu 说，在诊所中，198手机
198彩开户APP在那里下载登录，AI 预测患乳腺癌风险最高的人可以更频繁地接受筛查，以便更早发现癌症。这些高危人群也可能接受预防性治疗，例如他莫昔芬，它可以阻断乳腺细胞中的雌激素以降低患乳腺癌的风险。
Arasu 说，由于这项研究主要针对非西班牙裔白人人口，因此需要进一步的工作来确定人工智能模型对不同种族和民族的人的适用程度。
虽然“这是一项进行得很好的研究”，但另一个局限性是尚不清楚人工智能模型如何适用于不同严重程度的癌症，Adam Brentnall，一位在玛丽皇后大学研究癌症预防和早期检测的统计学家伦敦，在一封电子邮件中告诉 Live Science。
例如，如果 AI 模型最擅长检测尚未扩散或转移的小肿瘤，那么它们可能比标准风险模型提供的好处少，因为癌症的“预后和治疗可能是相同的，”他说。
“另一方面，如果可以通过使用该模型定制筛查或癌症预防策略来更早地检测到晚期癌症，那么临床益处可能会很大，”Brentnall 说。
“这实际上是我们下一阶段研究的重点，”Arasu 说。
布伦特纳尔说，科学家目前对人工智能模型如何得出结论缺乏了解，这也可能导致难以在临床上实施这些系统，因为医生可能无法向患者解释他们的风险是如何评估的。
