Модель читає мамограми краще за радіологів
1 січня 2020 року Nature опублікував модель Google Health і DeepMind для скринінгу раку грудей: на британському і американському наборах вона абсолютно зменшила хибнопозитивні результати на 1,2 і 5,7 пункта, а хибнонегативні — на 2,7 і 9,4, і перевершила кожного з шести радіологів.
Чому це важливо
Модель перевірили у двох країнах із різними правилами скринінгу й показали, що навчена на британських даних працює на американських. Для британського подвійного читання вона в симуляції зняла 88 % роботи другого читача.
Британський набір репрезентативний, американський — збагачений випадками раку. Площа під ROC-кривою моделі більша за середню площу радіологів на 11,5 пункта. Роль другого читача перевірено симуляцією, а не в клініці, і автори називають наступним кроком клінічні випробування. У жовтні 2020 року Nature надрукував виправлення, а також коментар до статті з відповіддю авторів; запис не стверджує, що модель використовують у скринінгу.