一项新的研究表明，人工智能（AI）可以被英国国家医疗服务体系（NHS）采用来发现卵巢癌。瑞典研究人员表示，这种技术可以在近九成的情况下正确识别超声图像上卵巢中的微小肿瘤（称为病变）。相比之下，卵巢癌专科医生只能在八成的情况下发现这些病变。
专家们认为这一发现意义重大，因为卵巢癌被认为是难以诊断的肿瘤之一。这是因为其症状（如腹胀、尿频、阴道分泌物和便秘）常常被误认为是较轻微疾病的表现。此外，目前还没有有效的女性卵巢癌筛查方法。这意味着，当癌症被发现时，它通常已经扩散到身体其他部位。研究表明，多达五分之四的病例是在癌症扩散到身体其他部分之后才被发现的。
每年，英国约有7,500名女性被诊断出患有卵巢癌，其中大约4,000人在同一时期内因此病丧生。研究已经表明，人工智能可以加速皮肤癌和肺癌患者的诊断。去年，NHS宣布了一项前所未有的乳腺筛查试验，该试验将使用AI分析乳房X光片，以提高诊断的速度和准确性。
最新研究由斯德哥尔摩南总医院（Stockholm South General Hospital）的科学家发表，他们向一个自学习的人工智能计算机程序（也称为神经网络模型）上传了超过17,000张卵巢的超声图像。这些图像包括一些带有癌变病变的患者图像和其他良性病变的图像。经过对所有图像的分析，AI能够正确识别绝大多数卵巢癌的迹象。
研究人员得出结论，由于其速度和准确性，使用AI可以在医院中将医生每天能看的转诊数量增加约60%，并将误诊率降低近五分之一。“卵巢肿瘤很常见，通常是偶然发现的。”斯德哥尔摩南总医院的高级妇产科顾问伊丽莎白·艾普斯坦（Elisabeth Epstein）教授说，“这表明神经网络模型可以在卵巢癌诊断中提供宝贵的帮助，特别是在难以诊断的病例和缺乏超声专家的环境中。”
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