據外媒The Verge報導，根據周三在《自然》雜誌上發表的一篇研究論文，谷歌正在開發人工智能，以幫助醫生識別乳腺癌。據《紐約時報》報導，該模型可以掃描X射線照片（稱為乳房X光照片），從而將假陰性率減少9.4％，這對於目前遺漏的20％乳腺癌檢測來說是一個頗具希望的飛躍。

如今，乳腺癌已成為女性第二大常見癌症死亡原因(其死亡率和總體發病率僅次於肺癌),。早期發現是大多數人識別和治療該疾病的最佳防禦方法。然而，儘管乳房X光照片是最常見的檢測工具，但它們遺漏了很多情況。谷歌研究員、該研究論文的共同作者Shravya Shetty表示：“乳房X光檢查是非常有效的，但仍有假陰性和假陽性一個顯著的問題。”

在這項由谷歌資助的研究中，研究人員使用了來自英國25000多名女性和美國3000多名女性的匿名乳房X光照片。“我們試圖遵循放射科醫生可能遵循的相同原則，”Shetty表示。根據谷歌的博客文章，該團隊首先訓練AI掃描X射線圖像，然後通過識別28000名女性乳房的變化來尋找乳腺癌的跡象。然後，他們根據女性的實際醫療狀況檢查了計算機的猜測。最終，他們能夠將美國女性的假陰性率降低9.4％，並將假陽性率降低5.7％。在英國，通常由兩名放射科醫生仔細檢查結果，該模型將假陰性率減少了2.7％，將假陽性率減少了1.2％。

然而該系統並不完美。雖然研究人員發現，在大多數情況下，人工智能在識別乳腺癌方面的表現均優於醫生，但在某些情況下，醫生會標記該模型最初遺漏的癌症。西北大學的研究員、該論文的另一位合著者Mozziyar Etemadi告訴《華爾街日報》：“有時候，美國的所有六位讀者都發現了一種超過AI的癌症，反之亦然。”

不過谷歌仍然希望該系統最終可以在臨床環境中使用。谷歌產品經理Daniel Tse表示：“我們對這些結果感到非常興奮和鼓舞。” 他告訴The Verge，該小組目前正在努力確保研究結果可以在人群中推廣。他補充說：“當您將其用於臨床實踐時，顯然會有很多細微差別。”

谷歌一直謹慎地將該項目設計為能夠幫助放射科醫生而不是取代他們的項目。“他們每個人都有自己的力量，這是互補的，”Shetty說道。“在很多情況下，放射科醫生會發現模型遺漏的東西，反之亦然。將兩者結合起來可以增強整體效果。”

該項目是谷歌不斷擴展的醫療保健領域工作的一部分。去年這家科技巨頭與Ascension合作，獲得了數百萬美國公民的健康記錄。一個舉報人指控健康記錄未被匿名後，該項目遭到抨擊。在乳腺癌研究中，谷歌與美國和英國的臨床研究人員合作，使用了已經被識別的數據。