透過人工智能診症不但能紓緩醫生壓力，更有助求診人士及早發現身體毛病。MIT 最近就開發了全新的人工智能技術，有助女性提早五年識別患上乳癌的風險。
該人工智能分析了逾 60,000 個病人的結果及 90,000 張乳房 X 光片進行深度學習，以讓模型識別出早期乳癌的徵兆。如此一來，患者就可避免因太遲發現而承受更高風險的治療，而醫生亦可為每個病人的嚴重程度而度身訂造療程。
事實上，識別乳癌的分析模型以前亦有，不過對高風險患者的預測成功率只有 18%，而今次的模型成功率就有 31%。研究人員表示，傳統模型依靠年齡、家族史和荷爾蒙等因素來分析，但大部分都與乳癌沒有太大的關連，故準確程度不高，但現在他們就可透過識別風險來進行預測。
新的人工智能模型亦有另一個好處，就是沒有種族差異。MIT 解釋，傳統模型針對白人為主，故對其他種族而言未必準確，但人工智能的分析對白人和黑人都一樣準確，而這對非州裔的美國人就顯得更為重要，因為她們的乳癌致命率較白人女性高出 43%。
研究人員亦希望，該系統將來可助醫生透過乳房 X 光檢查診斷心血管疾病或其他癌症，尤其是胰腺癌等現有模型難以準確預測的癌症。
資料來源：MIT
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