在布達佩斯郊外的 Bács-Kiskun County Hospital 一間黑暗的房間裡，擁有二十多年經驗的放射科醫生 Éva Ambrózay 醫生凝視著顯示患者乳房 X 線照片的電腦顯示器。
兩名放射科醫生此前曾表示，X 光片沒有顯示出患者患有乳腺癌的任何跡象。 但 Ambrózay 醫生正在仔細觀察掃描結果中用紅色圓圈圈出的幾個區域，人工智能軟件已將這些區域標記為可能致癌。
“這是一些東西，”她說。 她很快命令這名婦女被召回進行活組織檢查，這將在下週內進行。
人工智能的進步開始通過檢測醫生遺漏的體徵在乳腺癌篩查方面取得突破。 根據早期結果和放射科醫生的說法，到目前為止，這項技術在發現癌症方面表現出令人印象深刻的能力，至少與人類放射科醫生一樣，這是迄今為止人工智能如何改善公眾健康的最明顯跡象之一。
匈牙利擁有強大的乳腺癌篩查計劃，是該技術在真實患者身上的最大試驗場之一。 在每年進行超過 35,000 次篩查的五家醫院和診所，人工智能係統從 2021 年開始推出，現在可以幫助檢查放射科醫生可能忽視的癌症跡象。 美國、英國和歐盟的診所和醫院也開始測試或提供數據以幫助開發這些系統。
隨著該技術成為矽谷繁榮的中心，AI 的使用正在增長，ChatGPT 等聊天機器人的發布展示了 AI 如何具有以人類散文進行交流的非凡能力——有時會帶來令人擔憂的結果。 基於以人腦為模型的聊天機器人使用的類似形式，乳腺癌篩查技術展示了人工智能滲透到日常生活中的其他方式。
醫生和人工智能開發人員表示，癌症檢測技術的廣泛使用仍面臨許多障礙。 除了現在使用該技術的有限數量的地方之外，還需要進行額外的臨床試驗，才能將該系統更廣泛地用作乳腺癌篩查的第二或第三自動閱讀器。 該工具還必須表明它可以對所有年齡、種族和體型的女性產生準確的結果。 放射科醫生說，這項技術必須證明它可以識別更複雜的乳腺癌形式，並減少非癌症的假陽性。
人工智能工具還引發了一場關於它們是否會取代人類放射科醫生的辯論，該技術的製造商面臨著一些醫生和衛生機構的監管審查和抵制。 目前，這些擔憂似乎有些言過其實，許多專家表示，只有與訓練有素的醫生合作使用，這項技術才會有效並受到患者的信任。
最終，人工智能可以挽救生命，László Tabár 博士說，他是歐洲領先的乳房 X 光攝影教育家，他說在回顧了這項技術在乳腺癌篩查中的表現後，他被這項技術打動了。
“我夢想著有一天女性去乳腺癌中心，她們會問，‘你有沒有人工智能？’”他說。
每天數百張圖片
2016 年，世界領先的人工智能研究人員之一傑夫·辛頓 (Geoff Hinton) 認為，這項技術將在五年內超越放射科醫生的技能。
“我認為，如果你是一名放射科醫生，你就像卡通片中的 Wile E. Coyote，”他 告訴紐約客 在 2017 年。 底下沒有地。”
Hinton 先生和他在多倫多大學的兩個學生建立了一個圖像識別系統，可以準確識別花、狗和汽車等常見物體。 他們系統的核心技術——稱為神經網絡——以人腦如何處理來自不同來源的信息為模型。 它用於識別發佈到 Google Photos 等應用程序的圖像中的人和動物，並允許 Siri 和 Alexa 識別人們說的話。 神經網絡還推動了聊天機器人的新浪潮，例如 ChatGPT。
許多 AI 佈道者認為，這種技術可以很容易地應用於檢測疾病，例如乳房 X 光檢查中的乳腺癌。 根據世界衛生組織的數據，2020 年有 230 萬例乳腺癌確診病例和 685,000 例乳腺癌死亡病例。
但並非所有人都認為更換放射科醫生會像 Hinton 預測的那樣容易。 計算機科學家 Peter Kecskemethy 是 Kheiron Medical Technologies 的聯合創始人，Kheiron Medical Technologies 是一家開發人工智能工具以幫助放射科醫生檢測癌症早期跡象的軟件公司，他知道現實情況會更加複雜。
Kecskemethy 先生在匈牙利長大，曾在布達佩斯最大的醫院之一工作。 他的母親是一名放射科醫生，這讓他親眼目睹了在圖像中發現小惡性腫瘤的困難。 放射科醫生經常每天在黑暗的房間里花費數小時查看數百張圖像並為患者做出改變生活的決定。
“很容易錯過微小的病變，”Kecskemethy 先生的母親 Edith Karpati 博士說，她現在是 Kheiron 的醫療產品總監。 “不可能保持專注。”
Kecskemethy 先生與 Kheiron 的聯合創始人、機器學習專家 Tobias Rijken 一起表示，AI 應該協助醫生。 為了訓練他們的 AI 系統，他們收集了超過 500 萬份診斷已知的患者的歷史乳房 X 光照片，這些照片由匈牙利和阿根廷的診所以及埃默里大學等學術機構提供。 這家位於倫敦的公司還向 12 名放射科醫生支付費用，讓他們使用特殊軟件標記圖像，該軟件教會人工智能根據形狀、密度、位置和其他因素發現癌性生長。
從系統輸入的數百萬個案例中，該技術創建了正常乳房 X 線照片和癌症患者的數學表示。 由於能夠以比人眼更細粒度的方式查看每張圖像，然後它會比較該基線以發現每張乳房 X 光照片中的異常情況。
去年，在對超過 275,000 例乳腺癌病例進行測試後，Kheiron 報告 它的 AI 軟件在充當乳房 X 光掃描的第二個閱讀器時與人類放射科醫生的表現相匹配。 它還將放射科醫生的工作量減少了至少 30%，因為它減少了他們需要閱讀的 X 光片數量。 在去年匈牙利診所的其他結果中，該技術將癌症檢出率提高了 13%，因為發現了更多的惡性腫瘤。
Tabár 醫生在 2021 年試用了該軟件，他在 2021 年試用了該軟件，檢索了他職業生涯中最具挑戰性的幾個病例，在這些病例中，放射科醫生錯過了癌症發展的跡象。 在每一個例子中，AI 都發現了它。
“我對它的出色表現感到震驚，”Tabár 博士說。 他說他與 Kheiron 沒有任何經濟聯繫，其他人工智能公司，包括來自韓國的 Lunit Insight 和來自德國的 Vara，也提供了令人鼓舞的檢測結果。
在匈牙利證明
Kheiron 的技術於 2021 年在布達佩斯一家名為 MaMMa Klinika 的小診所首次用於患者。 完成乳房 X 光檢查後，兩名放射科醫生會檢查是否有癌症跡象。 然後人工智能要么同意醫生的意見，要么標記區域再次檢查。
自 2021 年以來，在匈牙利的五個 MaMMa Klinika 站點中，已記錄了 22 例病例，其中 AI 識別出了放射科醫生遺漏的癌症，還有大約 40 例正在審查中。
“這是一個巨大的突破，”MaMMa Klinika 主任 András Vadászy 博士說，他是通過 Kecskemethy 先生的母親 Karpati 博士介紹認識 Kheiron 的。 “如果這個過程能挽救一兩個生命，那將是值得的。”
Kheiron 說這項技術與醫生一起使用效果最好，而不是代替他們。 蘇格蘭國家衛生服務局將在六個地點將其用作乳房 X 光掃描的附加閱讀器，到今年年底，它將在英格蘭國家衛生服務局運營的大約 30 個乳腺癌篩查地點使用。 芬蘭的奧盧大學醫院也計劃使用該技術，今年將有一輛公共汽車在阿曼各地行駛，使用 AI 進行乳腺癌篩查
“人工智能加醫生應該單獨取代醫生，但人工智能不應該取代醫生，”Kecskemethy 先生說。
美國國家癌症研究所已經 估計的 大約 20% 的乳腺癌在篩查乳房 X 線照片時被遺漏了。
哈佛醫學院放射學教授、馬薩諸塞州總醫院乳腺影像學和放射學主任康斯坦斯·萊曼敦促醫生保持開放的心態。
“我們並非無關緊要，”她說，“但有些任務最好用電腦來完成。”
在布達佩斯郊外的 Bács-Kiskun County Hospital，Ambrózay 醫生說她最初對這項技術持懷疑態度——但很快就被說服了。 她為一名 58 歲的女性拍攝了 X 光片，該女性患有 AI 發現的微小腫瘤，而 Ambrózay 博士很難看到這一點。
人工智能看到了一些東西，她說，“那似乎是憑空出現的。”
