近日，MIT(麻省理工学院)的CSAIL实验室和Jameel Clinic的科学家们开发了一个名为“Mirai”的深度学习系统，可根据X光检查结果预测乳腺癌风险，其包括时间点联合建模、非图像风险因素的选择性使用、确保跨临床环境中性能一致性，使其能够提供准确的风险评估，并适应不同的临床环境，而且Mirai对白人和黑人女性的准确率相当，对于黑人女性乳腺癌死亡率较高的问题，这是一项重大进步。

据了解，全球每年超过60万名女性因乳腺癌去世，美国八分之一女性一生中可能被诊断出乳腺癌，乳腺癌在局部早期阶段的5年相对生存率高达99%。近年来，早期检测和治疗方法的进步显著提高了乳腺癌的生存率，美国现有超过400万乳腺癌幸存者，人工智能(AI)将有望成为推动乳腺癌检测和治疗进步的重要力量。

研究团队利用多家医院的数据对Mirai进行了训练和验证，其在预测癌症风险和识别高危人群方面的准确性明显高于以前的方法，并且Mirai模型有助于实现有针对性的筛查策略，更早发现乳腺癌并减少筛查伤害。

Science期刊还推荐了其他利用AI检测乳腺癌的研究，如可穿戴超声波设备等，哈佛医学院放射学教授Connie Lehman正在将Mirai背后的技术推向市场，创办了Clairity公司，致力于利用AI改善医学图像分析。

Mirai研究成果获得广泛关注，包括著名AI专家LeCun的转发，以及Science期刊的推荐等，这些成果展示了AI在医疗领域的重要潜力，有望为人类带来福祉。