對乳腺癌診斷來說，活體組織檢查是一個不可或缺的重要手段。但通過活檢形成的醫(yī)學圖像包含著大量復雜的數據，醫(yī)生在理解這些數據時不可避免地會帶有一定的主觀性，從而造成診斷上的偏差。有研究表明，在美國，每6個導管原位癌（一種非浸潤性乳腺癌）病例中，就會出現一次診斷錯誤，而對乳腺異型性的診斷出錯率則更高。

美國研究人員最近開發(fā)出一種人工智能（AI）系統，可以幫助醫(yī)生更準確地讀取活檢組織數據，更好地診斷乳腺癌。該系統在區(qū)分癌癥和非癌癥病例方面的表現略遜于人類醫(yī)生，但在區(qū)分乳腺異型性與原位導管癌方面的表現則要優(yōu)于人類醫(yī)生。在相關類型病變的診斷上，AI系統的靈敏度介于0.88～0.89之間，而人類醫(yī)生的平均靈敏度僅有0.70。敏感性得分越高，表明診斷和分類正確的可能性越大。

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