Google의 AI는 의사보다 유방암을 더 잘 찾아낼 수 있습니다.

인공 지능은 아마도 이전에 더 나은 방법으로 해결할 수 없었던 문제의 열쇠를 쥐고 있을 것입니다. 네이처(Nature)에 발표된 최근 연구에 따르면, 구글은 또 다른 획기적인 Google의 AI 프로그램으로 환자의 유방암을 감지하는 솔루션. Google Health에서 수행한 이 평가 연구는 실용적인 응용 프로그램을 찾기 위한 추가 연구의 가능성을 보여주었습니다.

Google의 AI는 여러 유방조영술 이미지를 검사하여 기존보다 효과적으로 암 조직을 찾아낼 수 있었습니다. 경험이 풍부한 방사선 전문의는 환자의 병력과 실제적인 전문 지식에 접근할 수 있었습니다. 들. 영국에서는 매년 거의 55,000명이 유방암 진단을 받고, 미국 여성 8명 중 1명은 일생 동안 유방암에 걸릴 위험이 있습니다.

Google의 AI로 수행된 연구에 대한 세부 정보

구글의 AI가 유방암을 찾아낼 수 있다
이미지 출처: bgr

Google Health, Cancer Research UK Imperial Centre, DeepMind, Northwestern University 및 Royal Surrey County Hospital의 연구원과 공동 연구를 수행했습니다.

영국에서 약 25,000명의 여성과 미국에서 3,000명의 여성을 대상으로 유방촬영술을 평가했습니다. 영국 여성의 유방 X선 촬영은 Jarvis Breast Centre, Guildford, St. George’s Hospital, London 및 Addenbrooke’s Hospital, Cambridge에서 얻었습니다.

유방 조영술 스캔은 현재까지 유방암 진단에서 가장 실행 가능한 비침습적 선별 검사입니다. 따라서 유방 조영술을 정확하게 관찰하고 해독하는 것은 조기 발견 및 치료를 위해 매우 중요합니다. Google의 AI 프로그램으로 명시적으로 설계되고 유방 조영술 이미지를 분석하도록 사전 훈련된 컴퓨터 모델이 연구에 사용되었습니다.

그만큼 구글 AI 모델 영국에서 거의 76,000명의 여성과 영국에서 15,000명의 여성에 대한 비식별화된 유방조영술 스캔을 읽도록 처음 훈련되었습니다. 미국 미국 암 학회(American Cancer Society)에 따르면 유방암 사례 5건 중 1건은 유방 X선 촬영에서 발견되지 않습니다 보고서. 거짓 음성은 환자의 생명을 위험에 빠뜨리고 거짓 양성은 환자 사이에서 원치 않는 공황으로 이어질 수 있으므로 부정확한 결과는 오해의 소지가 있습니다.

따라서 Google의 알고리즘은 검사를 받은 환자에서 유방암 조직의 존재를 감지하여 6명의 방사선 전문의가 내린 진단 추론을 능가했습니다. 6명의 전문 방사선과 전문의가 Google에서 자금을 지원한 연구 기간 동안 500건의 무작위 사례를 검토했습니다.

반면에 AI 기반 모델은 미국 5.7%, 영국 1.2% 영국

다음으로 활성화된 모델 구글의 인공지능 일반화를 위해 별도의 연구에서 테스트한 결과, 여전히 위양성 3.5%, 위음성 8.1% 감소할 수 있어 실패하지 않았습니다. 이 모델은 영국 여성으로부터 받은 데이터에 대해 선택적으로 훈련되었지만 미국 여성의 스캔을 식별하는 데 사용되었습니다.

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따라서 이러한 연구를 통해 Google의 AI 프로그램에 의해 강화된 모델이 역량을 획득했다는 것이 확립되었습니다. 유방암 검진 동안 방사선 전문의를 도울 만큼 충분히 신뢰할 수 있는 것으로 간주되는 인간 의사 수준의 전문 지식.

Google Health의 Dominic King에 따르면, "우리 팀은 이 연구의 결과를 자랑스럽게 생각하며, 이는 우리가 방사선과 전문의가 유방암을 더 정확하게 탐지할 수 있도록 지원하는 도구를 개발하고 정도."

따라서 기술 대기업은 유방암을 이겨내다 발생을 초기에 감지하여 Google Health에 따르면 의사를 보다 정확하게 돕기 위해 딥 러닝 알고리즘도 개발했습니다. AI 모델은 또한 2017년에 수행된 연구에 따라 림프절 표본에서 전이성 유방암을 감지할 수 있습니다.

그러나 Google의 개입 문제로 제기된 개인 정보 보호 문제로 인해 모든 방사선 전문의 측에서 Google 모델을 구현하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 이는 현재 진행 중인 연방 "프로젝트 나이팅게일" 5000만 개인의 환자 기록이 무단으로 수집된 조사. 프로젝트 나이팅게일은 Google Cloud와 Ascension 의료 시스템 간의 협업 프로젝트입니다.