外媒 | AI算法在癌症预测中胜过标准模型-普瑞纯证

据北美放射学会的研究显示，人工智能算法在预测乳腺癌五年风险方面比BCSC风险模型表现更好。美国疾病控制和预防中心的数据显示，每年有264,000名女性和2,400名男性被诊断为乳腺癌。虽然有多种预测乳腺癌的方法，如BCSC风险模型，但使用这些方法可能会十分繁琐。这主要是因为它们所需的信息可能无法获取或难以获得。然而，研究科学家Vignesh A. Arasu博士指出，技术进步和人工智能可以使评估乳腺摄影更加高效。

为了比较AI和BCSC模型的能力，Arasu进行了一项回顾性研究，涉及2016年在加利福尼亚北部凯瑟琳医疗保健系统进行的2D乳腺摄影筛查。从2016年符合条件的324,009名女性中，分析了13,628名女性的乳腺摄影。该研究还追踪了原始患者群中在五年内被诊断为癌症的4,584名患者。研究人员根据诊断时间定义了三个时间段：间隔癌症风险，描述0到1年之间的诊断；未来癌症风险，描述1到5年之间的诊断；所有癌症风险，涵盖五年的整个期间。

研究人员使用了总共五个AI算法，其中两个是学术算法，三个是商业可用的算法。在将它们的表现与BCSC风险模型的能力进行比较之后，研究人员发现AI算法表现比标准风险模型更好。Arasu在新闻稿中表示：“所有五个AI算法在0-5年内预测乳腺癌风险方面的表现都比BCSC风险模型好。这种强大的预测性能表明，AI正在识别被错过的癌症和预测未来癌症发展的乳腺组织特征。乳腺摄影中的某些东西让我们能够跟踪乳腺癌的风险。这是AI的‘黑匣子’。”

除此之外，AI算法还具有其他几个优点。研究人员还指出，某些AI算法在预测间隔癌症风险方面表现良好。这是至关重要的，因为在此期间未能检测到的癌症可能对患者造成更大的风险。这一发现为预测癌症提供了更加高效的方法，将有助于医疗器械认证和医疗保健领域的发展。

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