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根据发表在IEEE Transactions on Medical Imaging上的新发现，与机器学习技术一起使用可以帮助放射科医生发现更多的乳腺癌。

研究人员使用超过229,000个筛查乳房X线照片和总共超过100万张图像的数据集训练了他们的高级AI系统。然后，十二位主治放射科医生，一名住院医师和一名医学生被要求阅读720幅乳腺X线照片，并提供“每个乳房的恶性概率估计为0%-100%”。

AI系统的ROC曲线下面积(AUC)为0.876。同时，读者获得的AUC范围从0.705到0.860，平均AUC为0.778。但是，将AI系统与14个阅读器结合使用时，平均AUC为0.891。

纽约大学医学院放射学系的高级作者Krzysztof J. Geras博士在一份准备好的声明中说：“我们的研究发现，AI在放射科医生无法识别的数据中识别出与癌症相关的模式，反之亦然。” 。“ AI检测到人眼看不见的组织中像素级的变化，而人类则使用了AI无法获得的推理形式。我们工作的最终目标是增加而不是替代人类放射科医生。”

研究人员表示，他们下一步的研究将包括对AI系统进行额外数据培训，包括更多发现。他们还指出，要在整个医学领域中定期使用这些先进技术还有很长的路要走。

纽约大学数据科学中心的主要作者Nan Wu表示：“向诊断放射学领域的AI支持过渡应像采用自动驾驶汽车一样缓慢而谨慎地进行，建立信任，并在关注安全的同时改进系统。” ，在同一声明中说。