它有时会把胰腺炎病例标出来,而且无法判断肿瘤是起源于胰腺,还是从其他器官转移而来。自启用以来,该模型对大约1400份扫描影像发出了警报,但医生们认定,其中只有大约300份需要进一步判断。
正在研究胰腺癌早期诊断的梅奥诊所放射科医生阿吉特·戈恩卡说,降低误报率至关重要。他在电邮中写道,宁波可能有数百人“承受着可能患胰腺癌的恐惧,接受了不必要的复查,并且可能还接受了昂贵的、侵入性的后续检查——结果却发现自己是健康的”。
加州大学圣地亚哥分校的胰腺外科医生黛安·西梅奥内说,相比经验丰富的专家,这个工具对受训中的医生可能更有价值。她表示,在发表在《自然·医学》上的那篇研究论文中,该工具捕捉到的一些肿瘤,对训练有素的放射科医生来说,即便没有人工智能,也应该是“非常明显”的。
但她承认,在专科医生短缺的医院(PANDA也正在云南农村的一家医院进行实验),这类工具可作为重要的辅助手段。
西梅奥内说:“不同医疗中心掌握的技术能力会有所不同,具体取决于你身在何处,或者你有多少临床病例。”
在宁波,这项看起来成功的技术也带来了一些新挑战。朱柯磊说,医院目前没有足够的人手去联络所有需要做进一步检查的病人。而且老化的硬件难以应付模型产生的大量数据。