谷歌Health最近的研究表明，人工智能现在可以帮助医生发现乳腺癌的早期迹象，比放射科医生更早。这篇文章也证实了另一项类似的声明，即人工智能可以通过心电图结果预测死亡。人工智能是否真的在医学领域巩固了自己的地位，并可以被视为医学专家的替代品?
如果你曾经读过关于癌症诊断的文章，你可能知道乳房x光片这个术语，以及放射科医生如何研究这些图像来检测异常细胞的存在。如果检测结果为阳性，则进行进一步诊断，以确定该类型是恶性还是良性。以类似的方式，代替医务人员，已经开发出一种算法，以与这些放射科医生相似甚至最快的速度识别癌症。乳房x光照片数据库被称为OPTINAM，可供其他人修改和制作类似版本。
”美国和英国的假阳性和假阴性分别减少了5.7%和1.2%和9.4%和2.7%。”研究表明。
即使在今天，我们仍然怀疑如何准确地检测早期癌症，因为过度或错误的诊断会导致对患者有害的不必要的治疗。进行的实验包括由一位著名的放射科医生阅读乳房x光片的结果，以及由谷歌Health的训练有素的算法阅读。一个制作精良的算法可以进一步减少复查结果的需要，并可以节省大量的时间、资源和患者最终所涉及的成本。
虽然建议对某些年龄组的妇女进行重复扫描和测试，但间隔时间必须由医疗从业人员根据情况而定，因为广泛暴露在射线下也会产生负面影响。2014年，加拿大进行的一项类似研究发现，从长远来看，接受年度扫描的女性很难从乳腺癌中生存下来。在这里，一个进一步改进的有效系统可以增加这些测试之间的间隔。
另一项记录在案的测试是将六名独立放射科医生的结果与基于人工智能的算法并行进行比较。后者的结果比放射科医生的结果好11.5%，并证实了其良好的医疗前景。肺癌的诊断和筛查也在开发中。这种算法的成功将在很大程度上拯救全球几位女性免受这种最致命的癌症之一的伤害。但是，研究仍在进行中，以了解其他类型的趋势，以及它们如何与周围环境相互作用。我们希望，随着人工智能的发展，人类的批判性思维将很快为医学科学带来更多的贡献。
