1 月 2 日訊，Google Health 聯合公司旗下 DeepMind、倫敦大學學院、劍橋大學、英國吉爾福德皇家薩里郡醫院、初創公司 Verily Life Sciences、斯坦福醫療中心、英國皇家馬斯登醫院等機構在《自然》雜志上發表了一篇有關 AI 乳腺癌檢測系統的論文，論文稱，該系統檢測乳腺癌的能力超過專業放射科醫生，或有助提高乳腺癌篩查的準確性和效率。

據了解，在這項研究中，谷歌技術主管 Shravya Shetty 與研究人員合作，使用兩個數據集訓練人工智能深度學習模型。其中一個數據集包含 25856 張來自英國的乳腺 X 線影像，另一數據集包含 3097 張來自美國的乳腺 X 線影像。結果顯示，人工智能模型檢測結果的假陽性率比典型放射科醫生低 5.7%（美國）和 1.2%（英國），假陰性率比典型放射科醫生低 9.4%（美國）和 2.7%（英國）。

假陽性又稱誤診率，指實際無病但根據篩檢被判為有病的百分比。假陰性率又稱漏診率，指實際有病，但根據篩檢試驗被定為無病的百分比。

谷歌健康部門在博客中表示：“希望接下來能夠表明該模型可以潛提高篩查程序的準確率和效率，從而減少患者等待的時間和壓力……但要實現這樣的目標，需要持續進行研究，進行前瞻性臨床研究并獲得監管部門的批準，才能證明受此研究啟發的系統將如何改病患治療。”

此前，已有不少研究嘗試利用 AI 診斷乳腺癌。例如，Google 開發的用于轉移性乳腺癌檢測的 AI，其準確率達到了 99％。2019 年，IBM Research 構建的模型可以預測女性一年內何時會患上惡性乳腺癌，同樣還構建了分析乳腺癌細胞的系統。