研究人员开发深度学习模型预测乳腺癌

研究人员开发了一种新的、可解释的人工智能（AI）模型，可以从乳房X线照片中预测5年内患乳腺癌的风险。美国放射学会（RSNA）的《放射学》杂志今天发表的一项新研究指出。

根据美国癌症协会的数据，美国大约13%的女性将在一生中患上侵袭性乳腺癌，其中3%将死于该疾病。对于许多女性来说，通过乳腺X线摄影进行乳腺癌筛查是发现乳腺癌的最佳方式，因为早期治疗效果最好。定期接受乳腺X线摄影检查可以显著降低患乳腺癌死亡的风险。然而，目前尚不清楚如何仅通过筛查精确预测哪些女性会患上乳腺癌。

这项研究的首席作者、杜克大学计算机科学系博士生Jon Donnelly表示：“Mirai是一个黑匣子——一个非常庞大和复杂的神经网络，类似于ChatGPT——没有人知道它是如何做出决策的。我们开发了一种可解释的AI方法，允许我们提前1到5年从乳腺X线照片中预测乳腺癌。AsymMirai比Mirai简单得多，也更容易理解。”

研究人员使用了名为EMory BrEast imaging Dataset (EMBED)的81,824名患者自2013年1月至2020年12月的210,067份乳腺X线照片，比较了他们新开发的基于乳腺X线摄影的深度学习模型AsymMirai和Mirai对1-5年内乳腺癌风险的预测。研究结果显示，他们简化的深度学习模型几乎与最先进的Mirai在1-5年乳腺癌风险预测方面表现一样出色。

由于AsymMirai预测背后的推理过程易于理解，Donnelly表示，它可能成为乳腺癌诊断和风险预测的有价值辅助工具。

该研究还支持了乳腺不对称的临床重要性，并强调了双侧差异作为未来乳腺癌风险的潜在影像标记。