据最新研究表明，人工智能（AI）技术在检测卵巢癌方面可能比医生更为有效，因此英国国家医疗服务体系（NHS）可能会采用这种技术来辅助诊断。瑞典研究人员发现，该软件能够在超声波图像中正确识别出近九成的微小肿瘤（称为病变），而专科医生仅能识别出八成的病例。
专家表示，这一发现意义重大，因为卵巢癌被认为是最难诊断的一种肿瘤。其症状包括腹胀、频繁排尿、阴道分泌物和便秘等，这些症状往往被误认为是较轻微疾病的迹象。此外，目前还没有有效的筛查方法来检测女性是否患有该病。这意味着当癌症被发现时，通常已经扩散到身体其他部位。研究显示，多达四分之三的病例是在癌症扩散到其他器官后才被发现的。
每年约有7,500名英国女性被诊断出卵巢癌，其中约有4,000人在同一时期因该病去世。研究人员还指出，卵巢肿瘤常见且常常是在偶然情况下被发现的。斯德哥尔摩南总医院妇产科高级顾问伊丽莎白·艾普斯坦教授表示：“这表明神经网络模型可以在卵巢癌诊断中提供有价值的帮助，特别是在难以诊断的情况下以及缺乏超声波专家的环境中。”
去年，NHS宣布了一项乳腺癌筛查试验，将使用AI技术来分析乳房X光片，以提高诊断的速度和准确性。此次研究由斯德哥尔摩南总医院的科学家们进行，他们上传了超过17,000张卵巢超声波图像至自学习AI计算机程序（也称作神经网络模型）。这些图像中既包括癌症病变的患者，也包括良性病变的患者。
经过分析所有图像后，AI能够正确识别出绝大多数卵巢癌的迹象。研究人员得出结论，由于其速度和准确性，使用AI技术可以将医生每天处理转诊的数量提高约60%，并将误诊率降低近五分之一。
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