AI诊断乳腺癌，这两个重磅进展别错过！

乳腺癌是一种发病率相对较高的疾病。统计数据显示，在世界范围内，有八分之一的女性都会被诊断出患有乳腺癌，2018 年全球约有 627000 名女性死于乳腺癌，约占女性癌症死亡人数的 15%。

因此，为了尽早发现乳腺癌，不少国家已经实施大规模筛查计划，但专业医生对早期乳腺 X 线影像的分析无法做到高效精准，误诊与漏诊也是常有的事情，而由此产生的诊断结果会致使患者进入不必要的侵入性诊断程序。而且在医疗影像领域，又存在着医生供需缺口大、进入门槛高、医疗资源分布不均衡、数据量急速增长等难题……

2020年1月1日，顶级学术期刊Nature发布了AI检测乳腺癌的最新研究成果。美国谷歌健康Shravya Shetty团队联合英国DeepMind公司的Jeffrey De Fauw团队共同开发了一款乳腺癌AI筛查系统，可对乳腺癌X射线造影数据进行大规模分析和处理。

研究团队利用英国25856名妇女和美国3097名妇女的乳房X射线影像构建训练了AI系统。结果显示，人工智能模型检测结果的假阳性率（误诊率）比放射科医生的诊断结果低 5.7%（美国）和 1.2%（英国），假阴性率（漏诊率）比放射科医生的诊断结果低 9.4%（美国）和 2.7%（英国）。

在针对美国6位放射科医生的独立研究中，AI系统的表现优于所有医生！AI系统的AUC-ROC面积比一般放射线医生的AUC-ROC高出 11.5％。

关于AI诊断乳腺癌，在刚刚过去的2019年还有一项重磅进展。

8月份，伦敦癌症研究所（Institute of Cancer Research, ICR）的一个研究小组在NPJ Breast Cancer杂志上发表文章。

研究人员将人工智能（AI）和机器学习（ML）应用于乳腺癌的基因序列和分子数据，最终研究人员识别了五种新乳腺癌亚型，每一种都与不同的个性化治疗方法相匹配。而且，它能够识别出对免疫疗法反应良好的女性！

目前根据不同基因表达，乳腺癌分为Luminal A型、Luminal B型、HER2阳性型、基底样型/三阴性乳腺癌（TNBC）等。其中，被称为“Luminal A型乳腺癌（luminal-A-type breast cancer）”的肿瘤往往具有最佳的治愈率，但不同患者对标准治疗（如他莫昔芬）以及新的免疫疗法的反应却有所不同。

参考来源：

International evaluation of anAI system for breast cancer screening, Nature 577, pages89–94(2020).

https://doi.org/10.1038/s41523-019-0116-8