一种比受过训练的医生更能准确地诊断乳腺癌的新计算机程序给了人们希望。未来，它将可以挽救更多人的生命。

英美科学家们开发了一种算法，去发现放射科医生可能无法觉察的肿瘤而为此节省数千美元。他们将这项新研究被比喻为“写电子邮件的拼写检查”。

在一项开创性的试验中，这种突破将漏报的案件数量（“假阴性”）从近十分之一减少到了三十分之一。它还可以帮助防止常规筛查中的“假阳性”现象。避免女性在医生错误地怀疑是癌症的部位进行不必要的手术。研究发现错误的检测从大约十八分之一减少到一百分之一。

 “我们希望这最终将挽救很多生命。”该机器学习设备是使用乳房X光射线照片（主要来自英国女性）设计和训练的，能够比专家们更好地识别癌症。

这项研究结果发表在《自然》杂志上，表明了人工智能（AI）如何“潜在地应用于世界各地的临床环境中”。乳腺癌是全球女性中最常见的癌症，发病几率大约八分之一。尽早发现癌症意味着它可以更容易治疗。

乳房X光检查是目前使用最广泛的筛查工具，但是从其图像诊断癌症具有挑战性。总体而言，放射科医生错过了五分之一的病例，是研究中漏诊率的两倍。

另一位共同首席作者，加利福尼亚州Google Health的软件工程师Scott McKinney说：“计算机真的很擅长这些任务。我们希望有一天，放射科医生使用的这种工具像编写电子邮件的拼写检查一样普及。”希望人工智能工具能够支持决策制定，从而减少工作人员的工作量。