用人工智能改变乳腺癌诊断

乳腺癌检测是否会变得更快、更准确，并能为服务水平低下的社区所接受？INTI国际大学数据科学和信息技术学院的副教授Deshinta Arrova Dewi博士认为是这样的。与她的团队一起，他们正在开发一种人工智能(AI)驱动的方法，这种方法可能会重塑乳腺癌诊断。

通过将人工智能和机器学习集成到医学成像中，他们的研究提高了诊断准确性，同时使筛查更加有效。“我们的研究侧重于利用先进的计算模型来改善医疗诊断，”Deshinta博士说。该人工智能系统使用卷积神经网络(CNN)和转移学习来分析乳房超声图像，提供快速而精确的评估。这一创新在医疗专业人员有限的地区尤其有价值。

INTI国际大学数据科学和信息技术学院的Deshinta Arrova Dewi副教授和她的合作者开发了一种高度准确的人工智能乳腺癌诊断方法。

传统的诊断方法依赖于放射科医生和病理学家的手动解释，这是一个耗时且不一致的过程。Deshinta博士的人工智能驱动模型自动进行分析，检测可能逃脱人类观察的模式。它展示了令人印象深刻的90.12%的准确率。研究小组与医疗专业人员合作，他们测试了该系统，发现它很有效，特别是在时间敏感的病例和大规模筛查中。“医生们赞赏该模型提供准确和一致结果的能力，”Deshinta博士分享道。然而，他们也强调，人工智能应该支持临床专业知识，而不是取代它。

他们的研究重新定义了如何通过利用人工智能和机器学习来检测和管理乳腺癌，这对全球医疗保健具有深远的影响。

除了改进诊断，人工智能还可以通过为个体患者量身定制治疗计划来推进个性化医疗。“人工智能系统可以识别超出人类能力的数据模式，从而做出更早、更精确的诊断，”她解释道。该技术还具有通过在服务水平低下的地区提供经济高效的诊断解决方案来弥合医疗保健差距的潜力，使高质量的医疗保健更容易获得。然而，医学中的人工智能提出了挑战，特别是在数据安全和算法公平方面。

“保护患者数据和确保人工智能的道德使用至关重要，”Deshinta博士指出。她的团队实施了严格的协议来保护信息和减少偏见，确保模型在不同人群中公平地运行。

这项研究是与毛里求斯大学、毛里求斯勺子咨询公司、印度尼西亚Bina Darma大学和泰国Shinawatra大学合作的结果。他们一起开发了一个桌面应用程序，将他们的发现转化为医疗保健专业人员的实用工具。Deshinta博士的团队计划通过加入额外的成像模式，如乳房x线照相术和核磁共振成像，来扩展该模型的功能。“多模式方法可以进一步提高诊断的准确性，特别是在复杂的病例中，”她说。

有了这样的人工智能驱动的解决方案，乳腺癌护理进入了一个新时代，技术支持医疗专业人员，使挽救生命的诊断更加广泛

副教授Deshinta Arrova Dewi博士和她的研究合作者——毛里求斯大学的Sheeba Armoogum博士、毛里求斯Spoon Consulting的Kezhilen Motean博士和印度尼西亚Bina Darma大学的Tri Basuki Kurniawan博士——就他们的项目进行了在线讨论。