對(duì)乳腺癌診斷來(lái)說(shuō)，活體組織檢查是一個(gè)不可或缺的重要手段。但通過(guò)活檢形成的醫(yī)學(xué)圖像包含著大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，醫(yī)生在理解這些數(shù)據(jù)時(shí)不可避免地會(huì)帶有一定的主觀性，從而造成診斷上的偏差。有研究表明，在美國(guó)，每6個(gè)導(dǎo)管原位癌（一種非浸潤(rùn)性乳腺癌）病例中，就會(huì)出現(xiàn)一次診斷錯(cuò)誤，而對(duì)乳腺異型性的診斷出錯(cuò)率則更高。

美國(guó)研究人員最近開發(fā)出一種人工智能（AI）系統(tǒng)，可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地讀取活檢組織數(shù)據(jù)，更好地診斷乳腺癌。該系統(tǒng)在區(qū)分癌癥和非癌癥病例方面的表現(xiàn)略遜于人類醫(yī)生，但在區(qū)分乳腺異型性與原位導(dǎo)管癌方面的表現(xiàn)則要優(yōu)于人類醫(yī)生。在相關(guān)類型病變的診斷上，AI系統(tǒng)的靈敏度介于0.88～0.89之間，而人類醫(yī)生的平均靈敏度僅有0.70。敏感性得分越高，表明診斷和分類正確的可能性越大。

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