科学家们开发了一种新的基于人工智能（AI）的方法，可以在非常早期阶段诊断乳腺癌。这种方法有可能挽救生命，但在医院中使用仍面临一些障碍。
一项新的AI辅助方法可以帮助在非常早期阶段诊断乳腺癌，但仍需大规模测试才能用于医院。这项研究已发表在11月份的《生物光子学杂志》上，结果显示其方法可以检测到至少90%的1A期乳腺癌病例。
AI已经在世界各地的医疗服务中作为补充工具被部署，显示出高精度检测癌症的能力，改善了患者的治疗效果并挽救了生命。英国国家医疗服务体系（NHS）已经开始使用AI分析乳房X线摄影图像，帮助发现人类医生可能遗漏的乳腺癌病例。
然而，尽管AI可以加速癌症筛查的分析，医生仍然需要新的方法来识别癌症的早期标志物，在肿瘤出现在扫描图像之前进行识别。爱丁堡大学的研究员凯文·萨鲁尼·蒂帕特（Kevin Saruni Tipatet）表示：“这项研究是一个里程碑，能够在非常早期阶段以高精度识别乳腺癌亚型。早期癌症诊断可以挽救生命，这就是为什么我们的研究很重要。”
传统癌症检测方法主要基于检测癌性肿瘤本身的标志物。X射线乳房X线摄影可能会在癌症症状出现之前识别出乳房组织的变化，或通过活检检测身体中癌细胞的分子特征。但这些方法往往容易错过早期癌症，“就像在干草堆里找针一样”，蒂帕特告诉DW。“大多数技术都在寻找那根针，但它们没有看到周围的全貌。”
蒂帕特的研究尝试了一种新的血液筛查方法，结合AI来检测乳腺癌的早期阶段。研究人员不是只寻找癌组织，而是搜索表明身体正在对抗乳腺癌的“分子指纹”。这些指纹来自癌症本身或身体细胞，如免疫系统，它们在对抗癌症。
研究人员从患者身上采集血样，并使用拉曼光谱法分析分子模式。德国耶拿莱布尼茨光子技术研究所主任尤尔根·波普（Juergen Popp）表示，拉曼光谱法是一种常用的化学技术，“开始在许多疾病的临床诊断中显示出巨大的潜力”。
基于血液样本分析，研究人员训练了一种机器学习算法来检测乳腺癌。在测试24名患者的血液样本时，他们发现AI算法能够以90-100%的准确性检测乳腺癌，具体取决于乳腺癌的类型。蒂帕特描述AI为“协助分析”而不是取代那些从事癌症检测工作的人类医生。
虽然波普对研究方法持积极态度，但他提醒小样本量“限制了这些发现的更广泛推广”。他强调：“更大规模的试验对于验证其临床实用性和可扩展性至关重要。[但] 达到的高度敏感性和特异性支持进一步的大规模试验。”蒂帕特表示他们已经计划进行更大规模的研究，以验证这些发现。
蒂帕特说，这项研究表明拉曼光谱法结合AI可以提供一种快速且高度准确的早期乳腺癌检测方法。这将允许更早的干预，改善患者的总体前景。早期发现的癌症更容易治疗，因为它们局限于特定区域，更容易通过手术或放疗等手段去除或靶向治疗。
蒂帕特正在与其他研究人员合作，测试他们的方法在其他类型的癌症中的应用。他表示：“我们正在研究所谓的‘四大癌症’——肺癌、结直肠癌、前列腺癌和乳腺癌。这四种癌症占全球癌症发病率的约50%。我们需要为早期诊断和筛查投入大量努力。这将提高全球数百万人的生活质量和生存机会。”
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