AI識別和治療乳腺癌？DeepMind與多家醫(yī)院聯(lián)手開發(fā)此技術(shù)

　　10 月 4 日消息，據(jù)福布斯報道，DeepMind 從日本東京慈恵會醫(yī)科大學(xué)附屬病院(Jikei University Hospital)獲得了 2007 年-2018 年間約 3 萬名女性患者的乳房x線照片。

　　DeepMind 是谷歌旗下的一家人工智能實(shí)驗(yàn)室，于 2014 年以 4 億英鎊(約 5.19 億美元)的價格被谷歌收購。該實(shí)驗(yàn)室希望能夠訓(xùn)練一個算法，可以比現(xiàn)有的篩選技術(shù)更有效地識別這些x線照片上的乳腺癌早期跡象。

　　周四，DeepMind 在博客上分別用英語和日語描述了與東京慈恵會醫(yī)科大學(xué)附屬病院的 5 年合作關(guān)系。去年 11 月，DeepMind 宣布與倫敦帝國理工學(xué)院癌癥研究中心建立合作關(guān)系，該項(xiàng)合作使 DeepMind 獲得了7,500 名女性的乳房X線照片。

　　DeepMind 表示，通過應(yīng)用來自不同國家合作伙伴的數(shù)據(jù)，應(yīng)該有助于最大程度地降低偏差對算法的影響。當(dāng)使用不具有代表性的數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能算法時，可能會產(chǎn)生偏差， DeepMind 表示，這個問題不容輕視。

　　DeepMind 健康部門的臨床負(fù)責(zé)人 Dominc King 在博客中寫道:“在身體健康方面，某些群體之間的遺傳和生物差異是很普遍的，這可能會對患者護(hù)理產(chǎn)生巨大影響。例如，在乳房x光檢查中，不同種族的女性乳房密度可能存在相當(dāng)大的差異。因此，如果我們的技術(shù)沒有反映這些差異，那么訓(xùn)練出的人工智能系統(tǒng)就會存在偏差，可能會導(dǎo)致乳腺癌被錯誤識別，甚至漏診。”

　　King 表示，DeepMind 健康部門希望在未來能與其他國際伙伴合作。

　　英國癌癥研究中心主任 Ara Darzi 教授在一份聲明中表示：“東京慈恵會醫(yī)科大學(xué)附屬病院的參與，有助于我們進(jìn)一步發(fā)展該技術(shù)，最終可能會改變每年數(shù)百萬乳腺癌患者的護(hù)理和治療。”
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