醫學研究機構發布的數據表明：乳腺癌一直在女性中流行，發病率居女性惡性腫瘤的首位，是全世界女性死亡的致命原因。世衛組織在近期的乳腺癌報告中指出：2020年，全世界有230萬女性被診斷出患有乳腺癌，68.5萬人死亡。截至2020年，在過去5年中，有780萬活著的女性被診斷出患有乳腺癌。乳腺癌被稱之為世上最常見的癌癥。早診斷早治療是目前的救治方式——在醫學成像中運用ML可以有效做到更早的檢查出病癥。

由于早期發現乳腺癌是恢復健康的唯一途徑，因此醫療技術的進步可以很好地進行救援。將深度學習集成到醫學圖像分析中已被證明是一種改變游戲規則的方式，可以克服癌癥治療期間出現的診斷挑戰。已明確開發用于早期檢測乳腺癌癥狀的醫學成像技術為及時準確地篩查女性乳腺癌提供了重要幫助。

通過深度學習醫學分割精確檢測癌癥

醫學分割是將異常部分從標準部分中分割出來的過程。每個識別的區域代表它所屬的信息和區分異常的結構元素。CAD模型中分割的主要目的是從乳房組織中進行大塊分割。任何腫塊的存在都表明乳房X線照相術存在異常。腫塊異常的形狀、邊緣和強度有助于確定其性質。圓形物體傾向于具有高強度，但它們可能難以定義。

訓練一個醫療系統太復雜了，尤其是在構建一個保證精度的ML模型時。回顧醫療設備制造的歷史，很明顯，到目前為止，還沒有開發出能夠達到100%準確率的計算機輔助系統。然而，隨著更多的醫學數據集和數據注釋和標記技術，開發前衛的AI醫學成像系統已經成為可能。不幸的是，這些，不幸的是，這些模型可能無法保證100%的準確性。然而，與舊的癌癥檢測方法相比，新的AI集成計算機輔助醫學成像系統可以顯示更精確的診斷結果。

基于計算機的癌癥診斷有多大幫助?

乳房X線照相術是與人工智能(AI)協同工作的醫學成像工具，已被證明對患有乳腺癌的人有治療幫助。

該工具在確保早期乳腺癌診斷方面反應良好，從而減少了全世界死亡人數，特別是最大限度地減少了因乳腺癌而死亡的女性。然而，挑戰在于低輻射X射線產生的乳房X射線照片難以解釋，尤其是在篩查環境中。篩查的清晰度和準確性取決于圖像質量和圖像中可用的不明確證據。

放射科醫生發現解讀數字乳房X線攝影具有挑戰性。因此，計算機輔助診斷(CAD)技術可以通過經濟有效地提高準確率來幫助提高放射科醫師的表現。目前的研究重點是將ML(ML)整合到醫學成像中，并進一步設計和開發基于AI的醫學成像和分析系統和技術，以檢測異常特征、對其進行分類，并為放射科醫生提供關于癌癥發展的輕微跡象的視覺證據在女性乳房中。

AI如何改善放射學實踐以提高精度?

基于計算機的方法更適用于乳房X線攝影中的質量檢測、特征提取和分類。所提出的CAD系統解決了幾個步驟：預處理、深度學習醫學圖像分割、特征提取和分類。盡管商業CAD系統使放射科醫生能夠識別乳腺癌檢測的細微跡象，但分類仍然很困難。因此，基于AI的AI和ML模型具有開發先進癌癥診斷工具和技術的潛力，可以為醫學影像的創新奠定基礎，從而更可靠地檢測女性早期乳腺癌。

運用基于AI的ML改進癌癥診斷方法

為了診斷乳腺癌，醫生需要分析、表征和整合眾多臨床和乳房X線攝影變量，這可能是耗時、復雜且容易出錯的。還有其他因素導致乳房X線攝影成像的陽性預測值降低。易于訪問的醫學數據集為數據注釋過程提供了動力，以開發基于AI的實用醫學成像設備。當計算機模型被集成到放射圖像的解釋中時，可以提高解釋的準確性。

因此，CAD模型有助于早期發現乳腺癌并對其進行準確分析，同時還可以檢測異常并識別其類型。自1980年以來，由于對癌癥檢測的影響，已經報道了幾種乳房X線攝影圖像的預處理方法。乳房X線攝影的預處理探討了為質量改進選擇重要參數會影響CAD系統的效率。

最后的想法

ML和醫學成像需要在相互交織的環境中工作，以便為放射科醫生提供更準確的乳腺癌檢測結果。尚未探索AI以開發精確采購的ML模型。ML和醫學成像是雙胞胎醫學和技術過程，需要齊頭并進以帶來先進的醫學實踐。

我們在醫學成像和癌癥診斷設備的前端看到的精度得到了準確的后端流程的支持，例如收集正確的數據集以及注釋和標記醫療數據集。對于保證醫療診斷結果準確性的基于AI的醫療成像設備，必須觸及流程的核心，即運用正確的注釋和標記數據集為ML模型準備正確的訓練數據。