Jetzt, NHS breast cancer screening-Programm spart rund 1.300 Menschenleben in Großbritannien jedes Jahr.
Aber es gibt schwere NHS Personalmangel, vor allem in den teams, die diagnose Krebs, mit einigen berichten darauf hindeutet, dass bis zu einer in 10-Diagnostik posten sind derzeit unbesetzt. Werfen Sie in der steigenden Nachfrage, auf die Mischung , und die Zukunft dieser Dienstleistungen könnte in Schwierigkeiten geraten.
Aber neue Technologie könnte helfen, erleichtern die situation. Wir haben eine Partnerschaft mit Google Health, die auf der Forschung zur Entwicklung künstlicher Intelligenz, das hat nicht nur das Potenzial, die Art und Weise ändern, die wir erkennen den Brustkrebs aber könnte auch speichern Sie die NHS Zeit und Geld.
Helfen, trainieren, computer
Unsere Wissenschaftler haben eine Datenbank anonymisiert Brustkrebs-scans (Mammographie), die kommen von Mammographie-screening-Termine in einer Reihe von NHS-Brust-screening-Zentren in Großbritannien, die für die Forschung verwendet werden.
Mit über 2,5 Millionen Bilder, diese Datenbank ist die größte und dynamischste seiner Art in der Welt. Und es ist für die akademischen und kommerziellen Partnern zu verwenden, wenn Sie haben eine intelligente und wissenschaftlich fundierte Forschung Vorschlag zum nutzen der Patienten. Aber bevor Sie Zugang bekommen, Ihr Vorschlag wird geprüft, indem eine Gruppe von Experten, einschließlich Menschen, die von Krebs betroffen sind.
Das ist, wo Google Health kommt in. Vor fünf Jahren, Google und die Forscher vom Imperial College in London näherte sich unser team mit einer überzeugung, dass ein ausgefallenes computer-Programm entwickelt werden könnte und geschult, um vor Ort den Krebs auf Mammographie.
„Im Grunde versuchten Sie zu lehren, eine Maschine zu Lesen, die Bilder, und es nimmt eine Menge Bilder für Sie zu lernen, so kann es wirklich gut bei Abholung Krebs“, sagt Helen, ein Mitglied der Gruppe Unabhängige Krebs-Patienten‘ Stimme, die zusammen bringt Vertreter von Patientenorganisationen, um mit Hilfe der medizinischen Forschung. Sie überprüft die Google-Health-Anwendung auf die Datenbank zugreifen.
Computer mit KI-Fähigkeiten sind nur so gut wie die Daten, die Sie haben ausgebildet worden, also für Sie, unsere Mammographie-Sammlung und Google-Technologie Tapferkeit waren, eine gewinnen-Kombination.
Ergebnisse von diesem mächtigen Zusammenarbeit in der Forschung, veröffentlicht in der Natur, zeigen, dass sich das lernen gelohnt. Die KI-software war in der Lage, richtig zu identifizieren Krebserkrankungen bei screening-Bilder mit einer ähnlichen Genauigkeit wie die Experten. Das computer-Programm reduziert auch die Anzahl der Fehler, einschließlich Fällen, in denen Krebs gekennzeichnet ist falsch, oder jene, die sind, entgehen.
Derzeit werden zwei Experten überprüfen Mammographie-screening-scans. Aber das system ist nicht perfekt, als screening übersehen werden kann, einige Krebsarten und abholen diejenigen, die nicht auf gegangen, um Probleme zu verursachen.
„Es sieht jetzt aus dieser Forschung, dass sich durch die Kombination von einem menschlichen Auge und einer Maschine, die Auge über die Bilder könnten tatsächlich geben, mehr genaue Ergebnisse“, sagt Helen. Sie bezieht sich auf die Studie der Befund, dass die KI reduziert falsch-positive Ergebnisse. Dies sind die „falschen Alarm“, der auftreten kann, wenn jemand bekommt eine abnorme Ergebnis, aber Sie haben nicht Krebs.
„Das wird senken von Lasten der Angst für Frauen“, sagt Helen, wer war mit Brustkrebs diagnostiziert, im Jahr 2004 und beendete Rekonstruktion Chirurgie in 2014. Es wird auch speichern Sie die NHS Zeit und Geld durch die Reduzierung der Anzahl der Patienten, die berufen sind, wieder für weitere tests.
Künstliche Intelligenz in einem realen Szenario
Professor Ken Jungen arbeiten für den NHS und verwaltet unser Mammographie-Sammlung. Er und seine Kollegen halfen Google Health die Analyse der Daten und design der Studie machen es die meisten realistischen AI-Studie in Brustkrebs-Erkennung, um Datum.
„Was ich denke, ist besonders interessant an dieser Studie ist Ihr Realismus“, sagt Jung. „Was ist ungewöhnlich ist, dass es vergleicht der Algorithmus zu einer völlig realistischen klinischen Szenario.“
Studien der vergangenen Jahre haben speziell ausgewählte Mammographie, die analysiert wurden, in eine etwas künstliche Einstellung. Zum Beispiel, einige andere Programme wurden getestet auf einer Reihe von Bildern, die haben mehr Krebs-Fälle als in der Allgemeinen Bevölkerung.
Aber in der neuesten Studie, Forscher verglichen realen Entscheidungen von Radiologen die Analyse der scans von Menschen, die Teilnahme an der NHS breast screening-Programm.
„Wir haben eine Probe, die repräsentativ für alle Frauen, die durch Brustkrebs-screening“, sagt Jung. „Es enthält einfache Fälle, schwierige Fälle und alles dazwischen.“
Und Dank dieser Zusammenarbeit, das Daten-set ist noch reicher als es vorher war. Rund 100.000 mehr normale Fälle wurden in die Datenbank aufgenommen, die jetzt zur Verfügung stehen, um andere Forscher mit der scan-Sammlung.
Giving das Geschenk der Zeit
NHS-Mitarbeiter könnten profitieren ebenfalls von der Partnerschaft. Eine kürzliche überprüfung vorgeschlagen, dass diese Art von tech Radiologen geben „das Geschenk der Zeit“, statt diese zu ersetzen.
„Alle Radiologen weiß ich nicht besorgt über AI an alle,“ sagt Young. „Ich denke, Sie würde entzückt sein, einige der sehr monotone Arbeit zu Lesen Mammographie für Sie getan, Sie sind also frei, andere Dinge zu tun.“
Halten Sie Patientendaten sicher
Das andere Problem, wenn es um die Entwicklung von KI-software, Daten-Schutz, etwas, das Junge, Helen und das team haben sorgfältig durchdacht.
„Eines der Anliegen, das durch kommt ist die Schweigepflicht“, sagt Helen, wer hat teilgenommen, die in den Studien selbst. „Es ist sehr wichtig, dass ich dort sitzen, auf die Seite legen, um sich zu vergewissern, dass alles anonymisiert, und die Ethik überprüft werden.“
Vor-Bilder geben Sie die Datenbank, sind Sie sofort de-identifiziert, so gibt es keine Möglichkeit, dass ein Forscher, der herausfinden kann, die der Mammographie gehören. Die scans nicht enthalten keine persönlichen Informationen, die „abgestreift, bevor wir fügen das Bild in die Datenbank und teilen Sie es mit-Forscher,“ sagt Young.
Und Forschungs-Gruppen, die Zugriff auf die Bilder haben auch zu vereinbaren, zu bestimmten Bedingungen, wie halten die Patientendaten vertraulich und als nicht mit für andere Zwecke als die Entwicklung von AI-screening-algorithmen.
AI hat noch eine Menge zu lernen
Dieser gut ausgebildete Algorithmus ist noch im Anfangsstadium, aber hat jetzt ein festes Fundament des Wissens zu bauen. Neben dem team testen müssen, die auf eine größere Bevölkerung und zu sehen, wie können die Radiologen profitieren vom Einsatz der Algorithmus in der Klinik.
„Habe ich wirklich denke, das Potenzial ist enorm“, sagt Jung. „Brustkrebs-screening hat sich eine Reihe von Problemen begegnet werden könnte durch die Einführung von künstlicher Intelligenz.“