乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤之一，據(jù)資料統(tǒng)計，發(fā)病率占全身各種惡性腫瘤的7-10%，僅次于子宮癌。它的發(fā)病常與遺傳有關，絕經期前后的婦女發(fā)病率較高，僅約1-2%的乳腺癌患者是男性。乳腺癌嚴重影響著廣大婦女身心健康，甚至危及生命。
醫(yī)療專家建議女性從40歲開始，每年進行一次乳房X光檢查。這是因為，乳房X光檢查可以盡早地篩查出乳腺癌，從而降低乳腺癌致死率。乳房 X 光檢查不僅有助于檢測出癌癥，還可以通過測量乳房密度來預估患乳腺癌的風險。但這種常規(guī)的檢查，通常會消耗較多的人力和物力。
近日，《放射學》期刊上發(fā)表了一篇新的研究。該研究表明，與常規(guī)的臨床風險因素相比，一種稱之為“深度學習”的人工智能程序可以更好地區(qū)分以后會患乳腺癌的女性和不會患乳腺癌的女性的乳房X光照片。人工智能作為放射科醫(yī)生的“幫手”，可以減少不必要的成像和相關成本。
該研究的主要作者、流行病學、人口科學教授兼研究員John A. Shepherd博士說：“通過檢查到的X光照片，這種人工智能幫助我們將女性患乳腺癌的風險進行了等級劃分�！�
他還補充道，這些發(fā)現(xiàn)對臨床實踐具有重要意義。我們能夠利用女性的患癌風險等級來確定她應該多久接受一次監(jiān)測，風險等級較低女性可能不需要像患乳腺癌風險高的女性那樣經常接受乳房X光檢查。
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