（Sheila Tooth / 苏塞克斯大学医院，来自 SWNS）
作者：伊莫金·豪斯（Imogen Howse）短波神经网络
在例行扫描显示“正常”后，人工智能成功检测出一名女性的乳腺癌。
来自西萨塞克斯郡利特尔汉普顿的希拉·图斯(Sheila Tooth)在最近一次乳房X光检查后最初解除了警报。
按照正常程序，两名经验丰富的放射科医生检查了这位 68 岁老人的扫描结果，并确定没有癌症迹象。
然而，希拉就诊的苏塞克斯大学医院当时正在参与一项计划，该计划使用人工智能系统进一步分析乳房 X 光检查，看看它是否可以改善早期检测。
该技术发现了人眼无法检测到的癌细胞，这意味着希拉可以尽早得到治疗。
这位退休护士15年前被诊断出患有非侵入性早期乳腺癌，她说：“我记得这封信给我带来的震撼。我之前就患过癌症，非常害怕。”
“但我知道，无论他们在我的扫描中看到的是什么，如果不是第一次被拾取，那么它一定非常小。”
希拉是一个孩子的母亲，她被诊断出患有与以前相同的早期非浸润性乳腺癌 - 但由于发现得太早，她能够进行肿瘤切除术，并且不需要任何进一步的治疗。
现在，从手术中恢复过来的她说，她非常“感谢”人工智能技术。
“这太不寻常了，我很惊讶，”希拉说。
“当我和朋友交谈时，我们简直不敢相信这个人工智能能够检测到人眼无法看到的东西。我只是觉得很幸运。
“68 岁了，这可能是我最后一次乳房 X 光检查，所以我的早期癌症可能在 70 多岁时发展为浸润性癌症。
“所以，我非常感谢这么早就发现了它。这太棒了，所有的工作人员都很棒——非常友善、可爱，非常令人放心。”
苏塞克斯大学医院是全国参与该项目的 15 个信托机构之一，该项目测试了人工智能是否能够比人类“读者”可能错过的癌症发现能力。
该项目使用了由 Kheiron Medical Technologies 开发的名为“乳房 X 线摄影智能评估”的人工智能系统，该系统由 NIHR 和 NHS England 的“人工智能健康与护理奖”资助。
在为期两个月的项目中，使用人工智能系统审查了超过 12,000 张被放射科医生视为“正常”的乳房 X 光检查。
该技术表明，临床小组应重新读取这些乳房 X 光检查中不到 10% 的照片，以识别在初始筛查中未检测到的任何潜在癌症。
照片由 Tara Winstead 通过 Pexels 拍摄
经进一步审查，11名妇女被要求回国接受调查。其中五人被发现患有乳腺癌。
西萨塞克斯乳腺筛查项目主任、放射科顾问奥尔加·斯特鲁科斯卡 (Olga Strukowska) 博士在评论该计划时表示：“我们仍处于临床场景中人工智能评估的早期阶段，但根据当前的试验和研究项目，人工智能应该发现它在乳房筛查计划中的地位。
“我们越早、越准确地发现癌症，我们的患者获得积极结果的机会就越大。
“这就是为什么这如此令人兴奋。使用人工智能可以提高准确性，同时减少漏诊癌症的数量并降低误报。
“它使筛查服务能够通过与放射科医生合作的深度学习技术提供自信、准确、及时的结果，并促进为我们的患者提供高质量的护理标准。”
乳腺服务人工智能项目高级负责人 Steve Dixon 补充道：“我很荣幸能够成为 UHSussex 乳腺筛查团队的一员，参与这个突破性的评估项目，以展示人工智能在 NHS 乳腺筛查项目中的潜在用途之一。
“我毫不怀疑，随着时间的推移，人工智能与临床医生的专业知识相结合将提高患者护理的有效性，改善患者的治疗结果和服务质量。”
苏塞克斯大学医院目前正计划参加一项涉及人工智能的全国随机对照试验，这是将该技术引入乳腺癌筛查的下一阶段的一部分。
目前，英国每年有 55,000 名女性被诊断患有乳腺癌。
NHS 邀请 50 岁至 71 岁的女性每三年进行一次常规乳房 X 光检查。
您需要向全科医生注册才能被邀请进行乳腺癌筛查。