在布达佩斯郊外的 Bács-Kiskun County Hospital 一间黑暗的房间里，拥有二十多年经验的放射科医生 Éva Ambrózay 医生凝视着显示患者乳房 X 线照片的电脑显示器。
两名放射科医生此前曾表示，X 光片没有显示出患者患有乳腺癌的任何迹象。 但 Ambrózay 医生正在仔细观察扫描结果中用红色圆圈圈出的几个区域，人工智能软件已将这些区域标记为可能致癌。
“这是一些东西，”她说。 她很快命令这名妇女被召回进行活组织检查，这将在下周内进行。
人工智能的进步开始通过检测医生遗漏的体征在乳腺癌筛查方面取得突破。 到目前为止，该技术显示出令人印象深刻的能力 至少和人类放射科医生一样发现癌症，根据早期结果和放射科医生的说法，这是迄今为止人工智能如何改善公共卫生的最明显迹象之一。
匈牙利拥有强大的乳腺癌筛查计划，是该技术在真实患者身上的最大试验场之一。 在每年进行超过 35,000 次筛查的五家医院和诊所，人工智能系统从 2021 年开始推出，现在可以帮助检查放射科医生可能忽视的癌症迹象。 美国、英国和欧盟的诊所和医院也开始测试或提供数据以帮助开发这些系统。
人工智能的使用正在增长，因为该技术已成为 硅谷繁荣随着释放 像 ChatGPT 这样的聊天机器人 展示了人工智能如何具有以类人散文进行交流的非凡能力——有时与 令人担忧的结果. 基于以人脑为模型的聊天机器人使用的类似形式，乳腺癌筛查技术展示了人工智能渗透到日常生活中的其他方式。
医生和人工智能开发人员表示，癌症检测技术的广泛使用仍面临许多障碍。 除了现在使用该技术的有限数量的地方之外，还需要进行额外的临床试验，才能将该系统更广泛地用作乳腺癌筛查的第二或第三自动阅读器。 该工具还必须表明它可以对所有年龄、种族和体型的女性产生准确的结果。 放射科医生说，这项技术必须证明它可以识别更复杂的乳腺癌形式，并减少非癌症的假阳性。
AI工具也提示 辩论 关于他们是否会取代人类放射科医生的问题，技术制造商面临监管审查和一些医生和卫生机构的抵制。 目前，这些担忧似乎有些言过其实，许多专家表示，只有与训练有素的医生合作使用，这项技术才会有效并受到患者的信任。
最终，AI 可以挽救生命，László Tabár 博士说，他是欧洲领先的乳腺 X 线照相术教育家，他表示在审查了多家供应商在乳腺癌筛查方面的表现后，他被这项技术打动了。
“我梦想着有一天女性去乳腺癌中心，她们会问，‘你有没有人工智能？’”他说。
每天数百张图片
2016年， 杰夫欣顿，世界领先的人工智能研究人员之一，认为该技术将在五年内超越放射科医生的技能。
“我认为，如果你是一名放射科医生，你就像卡通片中的 Wile E. Coyote，”他 告诉纽约客 在 2017 年。 底下没有地。”
Hinton 先生和他在多伦多大学的两个学生建立了一个图像识别系统，可以准确识别花、狗和汽车等常见物体。 他们系统的核心技术—— 称为神经网络 – 以人脑如何处理来自不同来源的信息为模型。 它用于识别发布到 Google Photos 等应用程序的图像中的人和动物，并允许 Siri 和 Alexa 识别人们说的话。 神经网络也推动了 聊天机器人的新浪潮 像聊天 GPT。
许多人工智能布道者认为，这种技术可以很容易地用于检测疾病，比如 乳房 X 线照片中的乳腺癌. 根据世界卫生组织的数据，2020 年有 230 万例乳腺癌确诊病例和 685,000 例乳腺癌死亡病例。
但并非所有人都认为更换放射科医生会像 Hinton 预测的那样容易。 计算机科学家 Peter Kecskemethy 是 Kheiron Medical Technologies 的联合创始人，Kheiron Medical Technologies 是一家开发人工智能工具以帮助放射科医生检测癌症早期迹象的软件公司，他知道现实情况会更加复杂。
Kecskemethy 先生在匈牙利长大，曾在布达佩斯最大的医院之一工作。 他的母亲是一名放射科医生，这让他亲眼目睹了在图像中发现小恶性肿瘤的困难。 放射科医生经常每天在黑暗的房间里花费数小时查看数百张图像并为患者做出改变生活的决定。
“很容易错过微小的病变，”Kecskemethy 先生的母亲 Edith Karpati 博士说，她现在是 Kheiron 的医疗产品总监。 “不可能保持专注。”
Kecskemethy 先生与 Kheiron 的联合创始人、机器学习专家 Tobias Rijken 一起表示，AI 应该协助医生。 为了训练他们的 AI 系统，他们收集了超过 500 万份诊断已知的患者的历史乳房 X 光照片，这些照片由匈牙利和阿根廷的诊所以及埃默里大学等学术机构提供。 这家位于伦敦的公司还向 12 名放射科医生支付费用，让他们使用特殊软件标记图像，该软件教会人工智能根据形状、密度、位置和其他因素发现癌性生长。
从系统输入的数百万个案例中，该技术创建了正常乳房 X 线照片和癌症患者的数学表示。 由于能够以比人眼更细粒度的方式查看每张图像，然后它会比较该基线以发现每张乳房 X 光照片中的异常情况。
去年，在对超过 275,000 例乳腺癌病例进行测试后，Kheiron 报告 它的 AI 软件在充当乳房 X 光扫描的第二个阅读器时与人类放射科医生的表现相匹配。 它还将放射科医生的工作量减少了至少 30%，因为它减少了他们需要阅读的 X 光片数量。 在去年匈牙利诊所的其他结果中，该技术将癌症检出率提高了 13%，因为发现了更多的恶性肿瘤。
Tabár 医生在 2021 年试用了该软件，他在 2021 年试用了该软件，检索了他职业生涯中最具挑战性的几个病例，在这些病例中，放射科医生错过了癌症发展的迹象。 在每一个例子中，AI 都发现了它。
“我对它的出色表现感到震惊，”Tabár 博士说。 他说，当他第一次测试该技术时，他与 Kheiron 没有任何经济联系，此后收到了咨询费，用于改进系统的反馈。 他说，他从其他人工智能公司测试的系统，包括来自韩国的 Lunit Insight 和来自德国的 Vara，也提供了令人鼓舞的检测结果。
在匈牙利证明
Kheiron 的技术于 2021 年在布达佩斯一家名为 MaMMa Klinika 的小诊所首次用于患者。 完成乳房 X 光检查后，两名放射科医生会检查是否有癌症迹象。 然后人工智能要么同意医生的意见，要么标记区域再次检查。
自 2021 年以来，在匈牙利的五个 MaMMa Klinika 站点中，已记录了 22 例病例，其中 AI 识别出了放射科医生遗漏的癌症，还有大约 40 例正在审查中。
“这是一个巨大的突破，”MaMMa Klinika 主任 András Vadászy 博士说，他是通过 Kecskemethy 先生的母亲 Karpati 博士介绍认识 Kheiron 的。 “如果这个过程能挽救一两个生命，那将是值得的。”
Kheiron 说这项技术与医生一起使用效果最好，而不是代替他们。 苏格兰国家卫生服务局将在六个地点将其用作乳房 X 光扫描的附加阅读器，到今年年底，它将在英格兰国家卫生服务局运营的大约 30 个乳腺癌筛查地点使用。 芬兰的奥卢大学医院也计划使用该技术，今年将有一辆公共汽车在阿曼各地行驶，使用 AI 进行乳腺癌筛查
“人工智能加医生应该单独取代医生，但人工智能不应该取代医生，”Kecskemethy 先生说。
美国国家癌症研究所已经 估计的 大约 20% 的乳腺癌在筛查乳房 X 线照片时被遗漏了。
哈佛医学院放射学教授、马萨诸塞州总医院乳腺影像学和放射学主任康斯坦斯·莱曼敦促医生保持开放的心态。
“我们并非无关紧要，”她说，“但有些任务最好用电脑来完成。”
在布达佩斯郊外的 Bács-Kiskun County Hospital，Ambrózay 医生说她最初对这项技术持怀疑态度——但很快就被说服了。 她为一名 58 岁的女性拍摄了 X 光片，该女性患有 AI 发现的微小肿瘤，而 Ambrózay 博士很难看到这一点。
人工智能看到了一些东西，她说，“那似乎是凭空出现的。”