儘管現代醫學技術有了長足的進步，但對於預防乳腺癌方面來說，目前的技術仍未能幫到現代女性。因此，在發病之前識別出有風險的患者，一直是乳腺癌研究和檢查計畫的目標。

而如今在AI技術的高速發展之下，研究人員開始利用人工智慧的能力來幫助醫療的研究。

利用人工智慧預防癌症

近日，麻省理工學院電腦科學和人工智慧實驗室(CSAIL)以及麻省總醫院(MGH)共組了一個研究小組，並創建了一種新的深度學習模型，可以通過乳房X光片預測患者未來是否可能患上乳腺癌。

研究小組讓深度學習模型分析了超過九萬張乳房X光照片和六萬多名患者的數據，並取得一定的成果。該深度學習模型可以分辨人類的眼睛無法檢測到的一些特徵，成功預測的準確度從18％提高到31％。

團隊中的一位教授雷吉娜·巴爾齊萊(Regina Barzilay)也是一名乳腺癌的倖存者，她說，他們希望這樣的系統模型可以讓醫生在幫助病人定制客製化的篩檢和預防上有所幫助。例如，醫生可能會建議對深度學習模型評估風險較高的婦女進行補充MRI篩查。

適用於不同族群使癌症檢測更加公平

此外許多早期的檢測型深度學習模型是針對白人婦女群體所開發，這意味著這樣的模型對其他種族的準確性要低得多。不過，這套麻省理工學院所開發的深度學習模型，正朝著友善包容的方向前進。

這套模型不但適用於白人，同時黑人婦女也可使用。而這對非裔美國婦女尤其重要，因為據統計她們死於乳腺癌的機率比白人婦女高43%。

Barzilay表示，總有一天，他們的系統將可以應用於其他疾病，尤其是那些難以檢測到的重大疾病。

「我們的目標是在症狀出現之前就發現癌症，提早治療並挽救生命。」

圖源/mit.edu

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