美国总统乔·拜登正在将注意力转向他最关心的政策目标，即大幅减少癌症死亡率的“登月计划”。
对于每年在美国被诊断为卵巢癌的近20,000名女性来说，人工智能（AI）正成为一个潜在的救命工具。在一项由瑞典卡罗琳学院（Karolinska Institutet）领导的新研究中，AI模型在检测卵巢癌方面的表现优于人类医生。该研究发表在《自然医学》杂志上，测试了AI模型区分卵巢良性病变和恶性病变的能力。
该AI模型接受了来自8个国家20家医院的3,652名患者的超过17,000张超声图像的训练。结果显示，AI模型在检测卵巢癌方面的准确率为86%，而人类专家的准确率为82%，经验较少的医生准确率为77%。
“我惊讶地发现，AI模型的表现超过了所有33位专家检查员。”该研究的作者、卡罗琳学院临床科学与教育系教授伊丽莎白·埃普斯坦（Elisabeth Epstein）告诉福克斯新闻网数字频道（Fox News Digital）。
埃普斯坦表示：“我们的研究表明，基于AI的诊断支持可以通过提高分诊效率、减少诊断错误和解决专家检查员短缺问题，显著改善卵巢癌的诊断。”
她补充道：“高质量的诊断可以在资源有限的地区变得更加普及，从而缩短等待时间，避免不必要的干预措施，促进早期癌症检测，最终改善患者预后并确保更准确的诊断。”
佛罗里达州西奈山医疗中心妇科肿瘤学主任兼癌症研究委员会联合主席布莱恩·斯洛莫维茨博士（Brian Slomovitz）指出，卵巢癌的筛查和早期检测是减少该疾病死亡率的关键。“这项大型回顾性试验清楚地表明，在解释盆腔肿块患者的超声结果时，引入AI驱动的支持可能会发挥作用。”斯洛莫维茨博士说。
“这本身就能通过降低假阳性率（导致不必要的手术）和假阴性率（漏诊癌症病例），提高影像学结果的准确性。”
斯洛莫维茨博士还提到，除了放射学扫描，评估卵巢癌患者还有其他方法。“绝经状态、症状的存在与否以及血液检测结果是确定哪些患者可能需要手术的一些因素。”他说，“如果这些因素能纳入AI建模中，那将是非常好的。”
德克萨斯州达拉斯市认证急诊医学医生哈维·卡斯特罗博士（Harvey Castro）认为，虽然AI技术有潜力改善癌症诊断，但仍然存在局限性。“AI依赖于多样化的高质量数据，偏见可能会影响其有效性。”他告诉福克斯新闻网数字频道。
“它尚未完全验证可用于常规临床使用，透明度和监管问题也未解决。”卡斯特罗博士重申，还需要更多研究来确定AI在现实世界中的适应情况、对医疗成本和结果的长期影响，以及是否能应对多样化的人群和不同的临床环境。
研究人员也承认了该研究的潜在局限性。“这不是一项前瞻性研究，因此需要更多数据来了解其在真实临床环境中的表现。”埃普斯坦告诉福克斯新闻网数字频道。该团队计划在瑞典斯德哥尔摩南医院开始临床研究。
埃普斯坦强调，AI应仅作为诊断支持工具，而不是替代人类医生。“诊断和治疗的责任仍在于医生。”
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