在最大规模的现实世界研究中，人工智能帮助医生发现更多乳腺癌
结果表明人工智能可以简化癌症筛查过程
一项对德国近 50 万名参与者进行的现实研究表明，人工智能解读乳房 X 光照片的能力可与医生相媲美。
汤姆·沃纳/盖蒂图片社
人工智能可以促进乳腺癌检测。
当人工智能帮助检查乳房X光检查时，医生发现每 1,000 名接受筛查的人中就会增加 1 例癌症病例研究人员 1 月 7 日报告称，与未使用该技术时相比自然医学。关于人工智能在乳腺癌筛查方面的潜力的最大规模的现实世界研究（包括德国近 500,000 名女性）表明，该软件可以简化筛查过程，而不影响误报率。
德国吕贝克大学的癌症流行病学家 Alexander Katalinic 表示：“乳房 X 光检查中的人工智能至少与人类阅读器一样好，我们的研究表明它甚至更好。”
德国的乳腺癌筛查计划要求两名放射科医生独立评估每位患者的乳房X光检查，并寻找斑点、异常肿块和其他特征。 （美国诊所大多依赖一名医生。）如果至少一名医生在四张 X 射线图像（与患者之前的筛查结果进行比较）中怀疑患有癌症，则第三位放射科医生将帮助确定该患者是否需要更多检查。
“我们每年有 300 万女性参与这个项目，每年需要阅读 2400 万张照片，”卡塔利尼克说。 “这对放射科医生来说是一个很大的工作量。”
看看人工智能是否可以，在全国 12 个筛选点安装了决策转介软件。 2021 年 7 月至 2023 年 2 月下旬，超过 46 万名 50 至 69 岁的女性参与了这项研究。人工智能将乳房 X 光检查标记为正常、可疑或未分类。 119 名参与的放射科医生选择使用人工智能支持的图像查看器，该查看器显示了软件对大约一半女性筛查的评估结果。
在没有 AI 帮助的情况下，临床医生在筛查过程中每 1000 名患者中发现了约 6 例乳腺癌病例，并通过活检确诊。医生在该软件的帮助下发现了大约 7 个病例，人工智能的乳腺癌检出率提高了 17.6%。与接受传统筛查的患者相比，在人工智能帮助下进行检查的患者组的误报率略低——当医生怀疑患有癌症时，但进一步的测试可以证明一切都清楚。
人工智能如何最适合放射科医生的工作流程仍然是一个悬而未决的问题，但它可以取代最初的读者之一，开发人工智能的柏林医疗保健技术公司 Vara 的首席技术官兼联合创始人 Stefan Bunk 表示。 “现在应该开始讨论了。”
