圖／達志影像
乳癌是台灣十大癌症死因的第四位，並且位居女性癌症發生率首位，每年超過一萬名女性罹患乳癌，敵不過病魔癌逝的則大約有兩千人。「及早發現，及早治療」能正面迎擊乳癌，進而降低死亡率，不過大部分乳癌初期患者沒有明顯症狀，也不會疼痛，有得時候很難被發現。科學結合醫療，Google旗下的AI人工智慧公司，與英美研究團隊合作，設計並訓練一套AI系統判讀乳房攝影的影像，結果發現能夠有效降低誤判率，除了找出原本為篩出的患者，也能減少未罹癌、報告卻呈現患病的錯誤。
美國記者：「在蘇格蘭參觀旅遊景點，很可能救了一名婦女的命！」
一名英國婦女到愛丁堡旅遊，在參觀博物館時，意外在熱成像攝影機前發現胸部有異狀，之後諮詢醫生，才知道自己罹患初期乳癌，消息傳開令人驚奇，也讓人再次關注到這個危害女性的一大殺手──乳癌。
美國癌症學會(American Cancer Society)資料顯示，女性在一生中罹患乳癌的風險高達八分之一，美國女性最常被診斷出的癌症裡，乳癌位居第二，僅次於皮膚癌；以台灣來說，乳癌在婦女癌症發生率第一位，每年有超過一萬名女性罹患乳癌，敵不過病魔癌逝的、每年約有兩千人。除了維持健康生活型態防止癌症找上門，也可以定期經由乳房攝影篩檢，「及早發現，及早治療」正面迎擊乳癌，進而降低因乳癌而死亡的風險；然而大部分乳癌初期沒有明顯症狀，也不會疼痛，有得時候很難被診察出來。
AI乳癌篩檢研究人員/西北大學芬柏醫學院助理教授 艾坦馬迪：「乳癌通常是透過乳房攝影發現的，不過很遺憾地，乳房攝影和大部分的診斷檢驗一樣，並非完美，無法將每一例癌症都檢驗出來，事實上，在乳房攝影術的檢測中，會遺漏檢測出大約五分之一的乳癌。」
為了協助提高乳癌檢查的準確性，美國科技巨擘Google旗下的DeepMind人工智慧公司與美國和英國的研究團隊合作，設計並訓練一套AI人工智慧系統，在數十萬份乳房攝影中找出乳癌患者。
AI乳癌篩檢研究人員/谷歌軟體工程師 麥金尼 ：「為了訓練電腦分辨理解乳房攝影，我們給電腦許多影像資訊，其中一些是癌症，一些不是。接著我們會指導系統，告訴它這些是陽性(罹癌)、這些是陰性(未罹癌)，經過很多次的教導，以及反覆試驗，它最終會學到如何讓影像判讀正確。」
研究團隊把英美近2萬9千份的乳房攝影，交給這套AI系統分析，結果有罹癌卻誤判為正常的「偽陰性」(false negative)機率，在美國組減少9.4%、英國組則降了2.7%。
AI乳癌篩檢研究人員/西北大學芬柏醫學院助理教授 艾坦馬迪：「對我們醫生和病患來說，很怕看到偽陰性，因為這代表癌症存在，我們檢測了但卻沒看到它，無論是什麼原因造成的。這可能導致延遲治療癌症，所以當下次做檢查，在這段時間裡癌症肯定會繼續發展擴大，這可能會讓治療更難，導致更糟糕的結果。」
而明明沒罹癌卻誤診為患病的「偽陽性」(false positive)機率，在美國組和英國組，也分別少了5.7%和1.2%。
AI乳癌篩檢研究人員/谷歌軟體工程師 麥金尼 ：「在這份乳房攝影中，黃色框框裡的是惡性腫瘤，六名放射科醫師都遺漏了，但我們的演算法發現了。不過也有一些病例，六名放射科醫師皆有判讀出來，但是演算法沒發現。」
這份研究登上了國際知名科學期刊《Nature》，從報告數據來看，這套AI系統篩檢乳癌的表現並不輸給放射科醫師，不過醫師可以額外取得病患病史和過往乳房攝影的影像，做為參考資料。就美國目前的診斷機制來說，通常只有一名放射科醫師判讀結果，每一到兩年做一次檢查；在英國則是每三年做檢查，每次有兩名醫師發報告，當彼此意見不同時，就會再找另一名醫師諮詢。
AI乳癌篩檢研究人員/谷歌軟體工程師 麥金尼 ：「很開心能提供放射科醫師這些工具，希望能夠普及使用，就像現在，拼字檢查功能已經在人們的生活中，無法想像寫電子郵件不使用這個功能，我們希望醫師不會在沒有使用人工智慧的輔助下，判讀乳房攝影。」
AI要真的取代人類醫生，或許還有一段長路，也還需要更多研究以及監管機關的許可，不過科技始終於人性，研究的進步，可望改善醫護人員對病人的照護，隨著人工智慧提高乳癌檢查準確性的新研究出爐，科技結合醫學的應用，再向前邁出一步。
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更新時間：2020/01/02 19:24