为了验证这款软件“识癌”准确率到底有多高，湖南中医药大学第一附属医院乳腺外科特邀了湖南省内3家三甲医院的12位资深影像科医师，用人工的办法识别上述的120张图像，开展“人机大战”，结果出乎猜想。

(研讨会现场)

软件的诊断准确度、特异性、灵敏度与人工识别相差无几。
这是湖南医聊医聊君在一场名为“乳腺疾病智能赞助诊断研讨会”见证的一幕。

这款名为AI-breast的软件是由陈泽宇博士和钱学骏博士等来自美国南加州大学的创业团队成员完成，是基于超声筛查图像，可对乳腺病变处进行智能分级，判断良/恶性的人工智能。

（影像医师人工阅片）

早在2015-2017年，以Google深度学习为代表的人工智能算法在皮肤病、糖尿病检测等领域取获胜利，标志着医学影像人工智能已经开始成熟并正式进入市场。

为此，陈泽宇、钱学骏的团队也考试测验着在乳腺癌疾病方面做出有益探索和打破。

陈泽宇先容，针对乳腺病变，在多模态超声图像中对医师找到的患病区域进行扫描，自动提取病变处的特色，“将数字化的特色作为输入信息，以超声科年夜夫的判断作为标准，利用优化后的卷积神经网络算法学习年夜夫的诊断模式，从而形成人工智能特定的诊断模式。
在人工智能学习了超过十万个乳腺病例后，利用2000个具有病理切片结果的病列进行诊断，精确率在93%以上。
”

（人机数据比拟）

此举，不仅将人工智能运用于医学影像，提高年夜夫的读片效率和准确度，还减轻年夜夫和患者双方的包袱，成为了急迫的须要。

据有关统计，医疗数据有90%来自于医学影像，同时我国医学影像的数据以30%的年增长率快速增长。
相较于连忙增加的影像数据，我国的影像科医师年增长数量仅为4.1%, 随之而来的巨大缺口导致超过50%的医师事情韶光在8小时以上，20.6%的年夜夫每天均匀事情超过10小时。
繁重的事情包袱下，依赖医师个人履历的人工阅片剖析难免会造成误诊和漏诊。

（影像医师现场实际操作软件）

陈泽宇透露，目前团队与湘雅医学院、湖南中医药大学附属医院、西安西京医院、安徽省立医院、南方医科大学等20家三级甲等医院有互助关系，并与常德市第一公民医院，岳阳市一公民医院、湘雅二医院康健管理中央等60多个一、二级医院、体检中央达成了互助意向。

“以是，无论是上游医疗影像成像硬件设备还是下贱医疗影像诊断做事，人工智能均有极大的发挥空间。
”陈泽宇对未来充满了期待。

（编辑rat）

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