AI助力乳腺癌筛查，精准又高效！
AI助力乳腺癌筛查，精准又高效！
最近发表在《自然·医学》杂志上的一项研究显示，人工智能（AI）在乳腺癌筛查中展现出惊人的实力。德国研究者在一项涉及46万余名女性的大规模研究中发现，影像科医生在AI辅助下进行乳腺X光片阅读，可使乳腺癌检出率显著提高17.6%。
这项研究在德国国家性乳腺癌筛查项目的12个站点展开，共有119名影像科医生参与。研究对象为50-69岁女性，每位受试者的结果均由两名医生独立阅片。其中26万女性被分配到AI辅助阅片组，剩余为对照组。
研究使用的AI辅助阅片软件Vara MG具有两大核心功能：一是对“高度不可疑”的检查结果直接归类为正常，必要时由医生复核；二是设置“安全网”，当AI模型检测到“高度可疑”影像特征时，如果医生将其判读为正常，系统会发出提醒，要求医生重新评估可疑区域。
研究数据显示，AI辅助阅片组的乳腺癌检出率为6.7例/每1000人，而对照组为5.7例/每1000人，相对提高了17.6%。同时，AI辅助组的阳性预测值（PPV）为17.9%，高于对照组的14.9%。值得注意的是，AI辅助并未增加召回率，两组分别为37.3和38.4/每1000人。
“安全网”机制在3959例（1.5%）筛查中被触发，其中1077次结论被医生认可，直接帮助检出204例乳腺癌。而在8000余例被AI认定为高度不可疑但医生重新评估的病例中，仅有20例是乳腺癌，显示出AI系统的高准确率。
此外，AI辅助还能提升医生的工作效率。对于AI标记为正常的检查结果，医生的中位阅读时间仅为16秒；标记为不确定结果时为30秒；触发安全网时为99秒。
美国东北大学团队开发的另一款AI系统在检测乳腺癌方面的准确率更是高达99.72%。该系统通过整合多个深度学习模型，并利用癌症组织病理学数据库（BCHD）中的高分辨率图像进行训练，能够持续稳定地识别癌症特征。
在中国，北京协和医院乳腺外科科研团队也自主研发了基于人工智能的红外热成像体系（AI-IRT），该系统体积小、成本低、效率高，有望使广大女性足不出户就能完成临床前筛查。这一研究成果已发表在国际外科学杂志上，审稿人认为该研究填补了世界范围内乳腺癌临床前筛查研究的部分空白。
尽管AI在乳腺癌筛查中展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战。如何将AI真正融入临床工作流程，开发适用于不同人群的AI模型，以及解决数据隐私和伦理问题，都是未来需要重点关注的方向。
随着技术的不断进步，AI有望在乳腺癌筛查中发挥越来越重要的作用，不仅能够提高检出率，还能减轻医生的工作负担，最终实现更早发现、更早治疗的目标，为患者带来更好的预后。