根据最新研究，人工智能在检测卵巢癌方面优于医生。
科学家表示，最先进的机器人技术能够在超声图像中识别致命疾病的表现优于人类专家。瑞典的研究人员开发并验证了能够区分良性与恶性卵巢病变的神经网络模型。
该团队使用来自8个国家20家医院的3,652名患者的超过17,000张超声图像训练和测试了AI。然后，他们将这些模型的诊断能力与一大群专家和经验较少的超声检查员进行了比较。
发表在《自然医学》杂志上的研究结果显示，AI模型在识别卵巢癌方面的准确性达到了86.3%，而专家和非专家检查员的准确性分别为82.6%和77.7%。
卡罗琳学院的Elisabeth Epstein博士说：“卵巢肿瘤较为常见，通常是偶然发现的。许多地区缺乏超声专家，这引发了不必要的干预和癌症诊断延迟的担忧。”她表示，研究结果表明，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，以及在缺乏超声专家的地方。”
研究人员还指出，AI模型可以减少专家会诊的需求。在模拟分流情况下，AI支持减少了63%的转诊数量，并将误诊率降低了18%，从而为患有卵巢病变的患者提供更快、更经济有效的护理。
尽管结果令人鼓舞，但研究团队强调，在充分了解神经网络模型的临床局限性之前，仍需进一步研究。卡罗琳学院的研究小组成员Filip Christiansen表示：“随着持续的研究和发展，基于AI的工具可以成为未来医疗保健的重要组成部分，减轻专家的负担并优化医院资源。”但他补充道：“我们需要确保它们能够适应不同的临床环境和患者群体。”
目前，研究团队正在进行前瞻性临床研究，以评估AI工具在日常临床环境中的安全性和实用性。
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