谷歌ai致命疾病是什么，以及谷歌ai致命疾病是什么对应的知识点，小编就整理了2个相关介绍。如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望对各位有所帮助！

谷歌乳腺癌AI检测系统创纪录，误诊率比人类医生低5.7%，你怎么看？

人工智能代替人类大部分工作，已经是大势所趋。

记得在医学院听到病理课老师给我讲过一件事。有个老病友，三十年前北京某大型国企中层领导，手术后病理报告显示恶性肿瘤。他在同事的惋惜同情中办理了病退，出院后积极乐观的投入到公益事业和旅游中，每年回来复查身体越来越好。直到不久前，回顾标本时才发现，按照新的病理分类，这位老病友的肿瘤是良性的。老师坦陈了真相，老病友听后哈哈大笑后说：“如果当年我知道，这辈子……”表情僵硬良久，无语凝噎。

“健康所系，性命相托”，誓言时刻不敢忘。但是，现实情况如何呢？我们先看看国外的数据。

疲劳的医生更可能出现医疗差错

近日，美国梅奥诊所（Mayo Clinic，美国最好的医院之一）在《Mayo Clinic Proceedings》发表了一项最新研究成果，显示疲劳的医生更可能出现医疗差错。

梅奥研究人员对于6695名全美执业医生进行了调查，发现55%的医生（3574/6695）存在倦怠症状，10%的医生承认在三个月内至少犯了一个重大的医疗错误。

最常见的医疗错误包括判断错误、错误诊断和技术错误。并且，过度疲劳的医生出现医疗差错的几率，比所报告的医疗差错还要高出一倍多。

医疗差错是美国第三大死亡原因，每年全球院内医疗差错导致患者死亡4300万。参与梅奥此次研究的高级研究作者Tait Shanafelt 认为，“如果我们试图最大限度地提高医疗保健的安全性和质量，就必须解决工作环境中导致医务人员职业倦怠的因素。”

对于医疗差错，理智和感情的交锋无法回避

看到以上结果，我们并无法因为这是美国的统计数据而感到庆幸。因为，虽然我国的医疗错误没有统计，但医生的疲劳程度绝对可以名列前茅。对于医疗差错，理智和感情的交锋异常尖锐，总有人讲“人命关天，怎么能允许犯错”，但问题是错误客观存在，并非因为忽视而产生，也绝不会因为重视而杜绝。

根据保险公司对医疗事故索赔结果的分析，诊断错误是医疗纠纷诉讼最主要的原因，而且主要集中于癌症。患者因常见症状就诊，医生很容易被表面现象所迷惑。我们有多篇文章提示大家要重视各种癌症信号，可是大部分都不是肿瘤所特有的，更常见的原因是良性疾病，感染等。如果都按照肿瘤去检查，会消耗太多的医疗资源，而病人也会觉得这是过度检查。

面对医疗差错，我们该如何做

制度上可以有些办法，比如不要让医生疲劳工作，限制门诊数量，限制手术数量，限制加班数量，以及定期强制休假等。

还有就是增加复核。比如MD安德森癌症中心强调的多学科诊疗（MDT），多位不同专业的医生为同一个病人做出诊断和治疗意见，一定有助于得到更合理的建议。

只是面对庞大的病人需求和相对紧俏的医疗资源，矛盾同样尖锐。简单的说，100个门诊病人想找医生看病，以前考虑的问题是医生该给50个人看，还是只给10个人看？甚至曾经有医院要求不限号，加班加点也要给100个病人看完才能下班。结合上面的研究数据，问题就变成了是让医生给10个人看，出现1例差错；还是给50人看，出现10例差错；甚至，给100个人看，不知道要出现多少差错？还有个附带的结果是，医生自己离病倒也不远了……

我们的目标是多看病，少出错，按照以前的方式这是矛盾的。好在时代为我们提供了新的解决方案：人工智能。

人工智能，可减少90%医疗差错致死的发生

所谓人工智能（AI）辅助决策工具，主要是应用计算机模仿医生的决策行为，或者通过机器学习，应用统计学方法和AI算法，不断改进解决问题方案，并使之更加精准和确定。

相信大家对于之前进行血常规检测要等待很久记忆犹新，现在使用机器进行筛选、分类，可以做到立等可取。机器的计算能力远超人类，而且准确性更高。

病理是诊断癌症的金标准。可是国内的诊断长期徘徊在中等水平，通过我们前往美国MD安德森癌症中心的病人有一半以上会做出不一样的诊断。这是为什么呢？

为此我们咨询了很多医生，主要还是工作量太大的问题。国内的病理医生非常紧缺，每个医生要给太多的病人出报告。可以想象同样的一张切片，放大后会有几千个视野，如果真的一个一个看，那么每个镜下视野六秒，一小时才600个视野。这在目前国内的医疗环境内是非常不现实的。而人工智能就可以解决这个问题。

同样，人工智能在可预见的CT、MRI等诊断领域实现指日可待。而下一步，就是可以利用人工智能和大数据技术，使医生受益于海量、标准化的患者数据分析，根据完整信息做出正确的诊疗决策。

麦肯锡的一项研究显示，利用人工智能辅助诊疗，可帮助医疗机构减少5%-9%的成本支出，减少90%医疗差错致死的发生。

未来可期

临床医生看病的过程实际上是对病人信息进行综合分析处理的过程，而临床就诊病人多、看诊时间有限，无效的信息严重阻碍患者与医生交流。而这时的一点点疏忽都可能引发医生诊断和治疗的决策失误，导致医疗差错的发生。

而人工智能必须配备完整信息收集系统，全面、标准化，而且不会遗忘。相信有了人工智能这个好帮手，临床医生能够没有那么“劳累”了。

参考文献

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与放射科医生相比，谷歌AI模型在检测乳腺癌方面表现如何？

AI算法将成为医生检测病因的好助手。特别是在对X光拍片报告的观测上，通过深度学习和AI算法能大大提升放射科医生的检查速度和检测准确率。比如谷歌AI模型的应用，目前AI模型建立背后是基于深度学习和AI算法来支持的。

具体到检测乳腺癌方面，谷歌AI模型是通过学习海量的癌症专家对于乳腺癌患者的专家对于相关病例的研究进行初步判断。这里最关键的是要学习对乳腺癌的症状判断准确的专家经验。因为机器学习本身不会判断其学习的数据是否准确。

经过大量的准确的数据“喂养”，谷歌AI模型会快速的提供出检测结果。在经过放射科医生的最后判断，能够给快速有效的提供医疗帮助

根据周三在《自然》杂志上发表的一篇研究论文，谷歌正在开发人工智能，以帮助医生识别乳腺癌。据《纽约时报》报道，该模型可以扫描X射线照片（称为乳房X光照片），从而将假阴性率减少9.4％，这对于目前遗漏的20％乳腺癌检测来说是一个颇具希望的飞跃。

如今，乳腺癌已成为女性第二大常见癌症死亡原因(其死亡率和总体发病率仅次于肺癌),。早期发现是大多数人识别和治疗该疾病的最佳防御方法。然而，尽管乳房X光照片是最常见的检测工具，但它们遗漏了很多情况。谷歌研究员、该研究论文的共同作者Shravya Shetty表示：“乳房X光检查是非常有效的，但仍有假阴性和假阳性一个显著的问题。”

在这项由谷歌资助的研究中，研究人员使用了来自英国25000多名女性和美国3000多名女性的匿名乳房X光照片。“我们试图遵循放射科医生可能遵循的相同原则，”Shetty表示。根据谷歌的博客文章，该团队首先训练AI扫描X射线图像，然后通过识别28000名女性乳房的变化来寻找乳腺癌的迹象。然后，他们根据女性的实际医疗状况检查了计算机的猜测。最终，他们能够将美国女性的假阴性率降低9.4％，并将假阳性率降低5.7％。在英国，通常由两名放射科医生仔细检查结果，该模型将假阴性率减少了2.7％，将假阳性率减少了1.2％。

然而该系统并不完美。虽然研究人员发现，在大多数情况下，人工智能在识别乳腺癌方面的表现均优于医生，但在某些情况下，医生会标记该模型最初遗漏的癌症。西北大学的研究员、该论文的另一位合著者Mozziyar Etemadi告诉《华尔街日报》：“有时候，美国的所有六位读者都发现了一种超过AI的癌症，反之亦然。”

不过谷歌仍然希望该系统最终可以在临床环境中使用。谷歌产品经理Daniel Tse表示：“我们对这些结果感到非常兴奋和鼓舞。” 他告诉The Verge，该小组目前正在努力确保研究结果可以在人群中推广。他补充说：“当您将其用于临床实践时，显然会有很多细微差别。”

谷歌一直谨慎地将该项目设计为能够帮助放射科医生而不是取代他们的项目。“他们每个人都有自己的力量，这是互补的，”Shetty说道。“在很多情况下，放射科医生会发现模型遗漏的东西，反之亦然。将两者结合起来可以增强整体效果。”

该项目是谷歌不断扩展的医疗保健领域工作的一部分。去年这家科技巨头与Ascension合作，获得了数百万美国公民的健康记录。一个举报人指控健康记录未被匿名后，该项目遭到抨击。在乳腺癌研究中，谷歌与美国和英国的临床研究人员合作，使用了已经被识别的数据。

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