根据美国癌症协会的数据，每年有超过35万名女性被诊断出乳腺癌，使其成为女性中最常见的癌症。一位当地医生正致力于通过一家新的人工智能公司来降低这一数字——该公司在女性确诊前就通过分析其乳腺X光片，识别出她们的患癌风险。
哈佛大学放射学教授、波士顿人工智能软件公司Clairity的创始人兼首席执行官康妮·莱曼博士表示，该公司通过分析乳腺X光片，评估女性未来五年内患癌的风险。“我意识到，一次又一次，女性在收到乳腺癌诊断时都感到震惊。一个非常普遍的反应是：‘怎么可能？我们家从来没有人得过乳腺癌。’”
莱曼博士指出，医学界在了解家族史的重要性方面取得了许多进步，但在识别那些没有已知基因突变却被确诊的女性方面仍存在空白。“于是我想，或许可以利用人工智能的力量，从乳腺X光片中提取预测数据，帮助识别那些家族史空白但有乳腺癌风险的女性。”
过去十年，莱曼博士与麻省理工学院的一位研究员合作，开发了一种人工智能研究工具，通过数十万张已知五年结局的乳腺X光片来预测女性患乳腺癌的风险，从而检测未来的风险水平。
“当一位女性计算出她的Clairity乳腺评分时，她会得到一个数字——这是一个百分比，”莱曼博士解释道。该程序会根据患者的乳腺X光片生成一个五年乳腺癌风险评分，并进一步寻找降低患病几率的方法。“这是一个非常令人兴奋的领域，我们更侧重于预防疾病的发生，而不是等待它出现后再做出反应。”这是一种更个性化的方法，为每位患者提供更多信息，以确定最佳的风险缓解方式和早期检测策略。
贝斯以色列女执事医疗中心乳腺外科主任伊丽莎白·米滕多夫博士说：“什么阈值可能促使她们考虑采取化学预防等措施？或者只是轻微升高，她们可能会说，这正好是我需要加强运动计划的动力，这样我的风险就会下降，而不必采取化学预防。”米滕多夫博士表示，在乳腺影像医生短缺的时代，风险评分可以决定患者需要多久做一次乳腺X光检查。“如果五年内风险低于1%，那么12个月后再做一次乳腺X光检查可能并不必要。”
莱曼博士很高兴在这个女性在科学领域发挥更大影响力的时期推出这项技术。“如果闭上眼睛想象一个从事人工智能或计算机科学的人，往往是一个男性。我很高兴看到更多女性，尤其是年轻女性，思考她们想要对世界产生的影响。”
Clairity项目于2月首次在贝斯以色列医院引入，并将推广至马萨诸塞州的其他医院，随后将扩大到全国范围内的更多女性。
这是一个持续发展的故事，请关注后续更新。
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