近年，放射師成為需求持續的醫護工種，其利用先進儀器和影像技術，提供醫療影像服務，利用判斷力及觀察力為醫生診斷提供了重要的依據。外媒報導，最近 Google Ai 以人工智能系統，憑著數千個高質標籤的數據庫，精準解讀胸部 X 光的射線圖像，該論文現已發表在《自然》雜誌， “Chest Radiograph Interpretation with Deep Learning Models: Assessment with Radiologist-adjudicated Reference Standards and Population-adjusted Evaluation” 。研究人員表示成功利用 AI 人工智能模型分析胸部 X 光片圖像，檢測出「爆肺」、「結節腫塊」、「骨折」及「樹芽徵」四項指標，同時亦經專家獨立審查，這一模型已達到放射科醫生的水平。致使機器學習（ML）的進步，有望改善放射學中的肺癌檢測，病理學中的前列腺癌分級以及皮膚病學中的鑑別診斷。
利用機器學習分析胸部 X 射線圖像似乎不難，但事實上訓練算式所需的臨床標籤，是基於規則的自然語言處理或人工註釋所獲得，二者往往都會出現錯誤，另外僅以圖像為依據也難以收集到含大量病例、且一致具有臨床意義標籤的數據庫。而為推進 X 光圖片分類的目標，研究人員就開發出基於文本的系統，提取並運用每張 X 光片的放射學報告，為印度阿波羅醫院多年來從各地收集的 X 光片數據庫(DS1)，提供超過 56 萬幅圖像提供文本標籤。同時為了減少基於文本的標籤提取過程中的錯誤，亦為美國國立衛生研究院發布的 ChestX-ray14 圖像提供相關標籤，另外亦專門招募放射科醫生，檢查兩個數據庫中的約 3.7 萬幅圖像。
用於深度學習模型中的訓練，驗證和測試的示意圖
今次以 AI 人工智能模型檢測出胸部 X 光的成功，儘管準確性總體上達到專家水平。但由於各數據庫結果卻各不相同，例如在美國 ChestX-ray14 的圖像，同一放射科醫生檢測爆肺的靈敏度約為 79%，而其他數據庫檢測爆肺的靈敏度則只有 52%。Google 科學家David Steiner 博士和 Google Health 技術負責人Shravya Shetty 就指出，「數據庫間的差異，證明有建立明確參考指標標準化及評估圖像庫的必要性。而將 AI 及放射科醫生的優點結合， 是未來 AI 應用於醫學圖像解讀的最佳例子。」
顯示了由深度學習模型及放射科醫生識別出的真實陽性結果比較
近年 Google 正利用 AI 研究醫療領域，上年紐約大學就以 Google Inception v3 學習模型檢測出肺癌。今年 5 月，Google Ai 與美國西北大學醫學院研究人員創建模型，通過篩查檢測出肺癌，水準就如 8 年經驗的放射科醫生。另外 Google AI 亦曾透通過眼部掃描，診斷糖尿病視網膜病變的進展。同時 Alphabet 子公司以 DeepMind AI 為50 種眼部疾病推薦合適的治療方案，準確率高達 94%。
來源：googleblog
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