外媒报道，IBM Research与多家机构合作的最近的一项研究发现，将机器学习算法和放射科医生的评估相结合可以提高乳腺癌筛查的整体准确性。
IBM研究人员Stefan Harrer表示，乳房x光检查通常被放射科医生用于早期发现乳腺癌，它常常依赖放射科医生的专业知识来从视觉上识别癌症的迹象，但这种方法并不总是准确的。通过目前人类对乳房x光造影图像的判断会出现漏诊和误诊的情况。
Harrer称，“这正是我们的目标，通过整合人工智能(AI)来降低误报率(即癌症诊断)，并在有癌症时减少漏诊，从而改善情况。”
这项研究使用了来医疗研究机构 310800 多张未识别的乳房x线照片和临床数据，并使用这些数据训练算法以识别肿瘤。
Harrer还强调，人工智能不会取代所有医生，但将取代不使用人工智能的医生。（zdnet）
