KECSKEMéT，匈牙利——在布达佩斯郊外Bács-Kiskun县医院的一间黑漆漆的房间里，éva Ambrózay医生，一位有着二十多年工作经验的放射科医生，正盯着显示病人乳房x光片的电脑显示器。
两名放射科医生此前表示，x光检查没有显示出患者患有乳腺癌的任何迹象。但Ambrózay仔细观察了扫描图中红圈的几个区域，人工智能软件已将这些区域标记为潜在的癌变区域。
“这很了不起，”她说。她很快就下令把这名妇女叫回来做活组织检查，活组织检查将在下周进行。
人工智能的进步开始通过检测医生遗漏的迹象，在乳腺癌筛查方面取得突破。迄今为止，根据早期结果和放射科医生的说法，这项技术在发现癌症方面表现出了令人印象深刻的能力，至少和人类放射科医生一样好，这是迄今为止人工智能如何改善公众健康的最明显迹象之一。
匈牙利拥有完善的乳腺癌筛查项目，是该技术在真实患者身上进行测试的最大试验场之一。从2021年开始，五家医院和诊所每年进行超过3.5万次筛查，人工智能系统现在可以帮助检查放射科医生可能忽视的癌症迹象。美国、英国和欧盟的诊所和医院也开始测试或提供数据来帮助开发该系统。
随着人工智能技术成为硅谷繁荣的中心，人工智能的使用正在增长。ChatGPT等聊天机器人的发布显示，人工智能具有非凡的能力，可以用类似人类的文字进行交流——有时会带来令人担忧的结果。乳腺癌筛查技术基于聊天机器人模仿人脑使用的类似形式，展示了人工智能渗透到日常生活的其他方式。
医生和人工智能开发人员表示，癌症检测技术的广泛应用仍面临许多障碍。除了目前有限的使用该技术的地方之外，在该系统被更广泛地采用为乳腺癌筛查的自动第二或第三读取器之前，还需要进行更多的临床试验。该工具还必须证明，它可以对所有年龄、种族和体型的女性产生准确的结果。放射学家说，这项技术必须证明它可以识别更复杂形式的乳腺癌，并减少非癌性的假阳性。
人工智能工具还引发了一场关于它们是否会取代人类放射科医生的辩论，该技术的制造商面临监管审查，以及一些医生和卫生机构的抵制。就目前而言，这些担忧似乎被夸大了，许多专家表示，只有在与训练有素的医生合作使用时，这项技术才会有效，并得到患者的信任。
László Tabár博士说，最终，人工智能可能会挽救生命。他是欧洲领先的乳房x光检查教育家。他说，在从几家供应商那里评估了人工智能在乳腺癌筛查方面的表现后，他被这项技术征服了。
“我梦想着有一天，女性去乳腺癌中心时，她们会问，‘你们有没有人工智能?’”他说。
2016年，全球领先的人工智能研究人员之一杰夫·辛顿(Geoff Hinton)认为，这项技术将在五年内超越放射科医生的技能。
“我认为，如果你是一名放射科医生，你就像漫画里的大狼怀尔(Wile E. Coyote)，”他在2017年接受《纽约客》采访时表示。“你已经在悬崖边上了，但你还没有往下看。下面没有地面。”
Hinton和他在多伦多大学的两个学生建立了一个图像识别系统，可以准确识别常见的物体，如花、狗和汽车。该系统的核心技术被称为神经网络，是模拟人类大脑如何处理来自不同来源的信息。它被用于识别发布到谷歌Photos等应用程序中的人和动物图像，并允许Siri和Alexa识别人们所说的词语。神经网络还推动了ChatGPT等聊天机器人的新浪潮。
许多人工智能的传播者认为，这种技术可以很容易地应用于检测疾病和疾病，比如乳房x光检查中的乳腺癌。根据世界卫生组织的数据，2020年，有230万例乳腺癌诊断，68.5万人死于这种疾病。
但并非所有人都认为取代放射科医生会像欣顿预测的那样容易。计算机科学家彼得·凯斯克梅西(Peter Kecskemethy)是软件公司Kheiron Medical Technologies的联合创始人，该公司开发人工智能工具，协助放射学家检测癌症的早期迹象。他知道现实会更复杂。
Kecskemethy在匈牙利长大，曾在布达佩斯最大的医院之一工作过。他的母亲是一名放射科医生，这让他亲身体会到在图像中发现一个小恶性肿瘤的困难。放射科医生经常每天花几个小时在一个黑暗的房间里看数百张图像，为病人做出改变生活的决定。
Kecskemethy的母亲伊迪丝·卡尔帕蒂(Edith Karpati)博士说:“微小的病变很容易被忽略。”她现在是凯龙公司的医疗产品总监。“保持专注是不可能的。”
Kecskemethy和Kheiron的联合创始人、机器学习专家托拜厄斯·里杰肯(Tobias Rijken)表示，人工智能应该帮助医生。为了训练他们的人工智能系统，他们收集了500多万名诊断已经已知的患者的历史乳房x线照片，这些照片由匈牙利和阿根廷的诊所以及埃默里大学等学术机构提供。这家位于伦敦的公司还向12名放射科医生支付报酬，让他们使用特殊软件标记图像，教人工智能根据形状、密度、位置和其他因素发现癌变。
从系统接收的数百万例病例中，该技术创建了正常乳房x线照片和癌症患者乳房x线照片的数学表示。它能够以比人眼更细的方式查看每张图像，然后将基线进行比较，以发现每张乳房x光片中的异常情况。
去年，在对27.5万多例乳腺癌病例进行测试后，凯龙报告称，其人工智能软件在担任乳房x线摄影扫描结果的第二阅读者时，表现与人类放射科医生相当。它还减少了放射科医生至少30%的工作量，因为它减少了他们需要读取的x光片数量。在去年匈牙利一家诊所的其他结果中，该技术将癌症检出率提高了13%，因为发现了更多的恶性肿瘤。
Tabár的读取乳房x光片的技术通常被放射科医生使用，他在2021年尝试了这款软件，检索了他职业生涯中几个最具挑战性的病例，在这些病例中，放射科医生错过了癌症发展的迹象。在每一个例子中，AI都发现了它。
Tabár网站称:“我对它的美妙程度感到震惊。”他说，当他第一次测试这项技术时，他和凯龙没有任何财务上的联系，后来他收到了一笔咨询费，以征求改进系统的反馈意见。他说，他测试的其他人工智能公司的系统，包括韩国的Lunit Insight和德国的Vara，也提供了令人鼓舞的检测结果。
凯龙的技术于2021年在布达佩斯一家名为MaMMa Klinika的小诊所首次用于患者身上。乳房x光检查完成后，两名放射科医生会检查是否有癌症迹象。然后人工智能要么同意医生的意见，要么标记需要再次检查的区域。
自2021年以来，在匈牙利的五个MaMMa Klinika站点中，人工智能发现了22例被放射科医生遗漏的癌症，另有大约40例正在审查中。
“这是一个巨大的突破，”MaMMa Klinika的负责人András Vadászy博士说，她是通过凯斯基梅蒂的母亲卡尔帕蒂(Karpati)认识赫龙的。“如果这个过程能挽救一两个人的生命，那就值得了。”
Kheiron说，这项技术与医生一起工作效果最好，而不是代替他们。苏格兰国家卫生服务体系(National Health Service)将在六个站点使用它作为乳房x线摄影扫描的附加阅读器，到今年年底，它将在英格兰国家卫生服务体系(National Health Service)运营的大约30个乳腺癌筛查站点使用。芬兰奥卢大学医院也计划使用这项技术，今年将有一辆巴士在阿曼各地使用人工智能进行乳腺癌筛查。
Kecskemethy说:“人工智能+医生应该单独取代医生，但人工智能不应该取代医生。
美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)估计，在筛查性乳房x光检查中，约有20%的乳腺癌被漏检。
哈佛医学院(Harvard Medical School)放射学教授、马萨诸塞州总医院(Massachusetts General Hospital)乳腺成像和放射学主任康斯坦斯·雷曼(Constance Lehman)敦促医生保持开放的心态。
“我们并非无关紧要，”她说，“但有些任务用电脑做得更好。”
在布达佩斯郊外的Bács-Kiskun县医院，Ambrózay说她最初对这项技术持怀疑态度，但很快就被说服了。她调出了一名58岁女性的x光片，她有一个被人工智能发现的小肿瘤，Ambrózay很难看到。
她说，人工智能看到了一些东西，“似乎不知道从哪里冒出来的”。
本文原载于《纽约时报》。
