一项由加州大学洛杉矶分校健康乔恩森综合癌症中心的研究人员领导的新研究表明，人工智能（AI）可以帮助在常规筛查之间发现间期乳腺癌，从而在这些癌症变得更加难以治疗之前进行早期诊断和治疗。这可能会导致更好的筛查实践、更早的治疗和改善患者预后。
这项发表在《国家癌症研究所杂志》上的研究发现，AI能够通过在筛查时标记出“乳房X线摄影可见”的间期癌症类型来更早地识别它们。这些包括在乳房X线摄影中可见但未被放射科医生检测到的肿瘤，或者在乳房X线摄影中具有非常细微迹象而容易被忽略的肿瘤，因为这些迹象很微弱或勉强低于人眼的检测水平。
研究人员估计，将AI纳入筛查可以减少30%的间期乳腺癌。
“这一发现很重要，因为这些间期癌症类型可以在癌症更容易治疗的时候被发现，”加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院放射学助理教授、该研究的第一作者Tiffany Yu博士说。“对于患者来说，早期发现癌症可以带来很大的不同。它可以导致更不激进的治疗，并提高更好的预后机会。”
虽然类似的研究已经在欧洲进行，但这项研究是首批探索在美国使用AI检测间期乳腺癌的研究之一。研究人员指出，美国和欧洲的筛查实践存在关键差异。在美国，大多数乳房X线摄影使用数字乳腺断层合成（DBT），通常称为3D乳房X线摄影，患者通常每年接受一次筛查。相比之下，欧洲项目通常使用数字乳房X线摄影（DM），通常称为2D乳房X线摄影，并且每两年或三年筛查一次。
这项回顾性研究分析了2010年至2019年间近185,000次过去的乳房X线摄影数据，包括DM和DBT。从数据中，团队查看了148例女性被诊断为间期乳腺癌的病例。
放射科医生随后审查了这些病例，以确定为什么癌症没有在早期被发现。新研究采用了一种欧洲分类系统来对间期癌症进行分类。它们包括：漏读错误、最小迹象-可行动、最小迹象-不可行动、真正的间期癌症、隐匿性（在乳房X线摄影中真正不可见）和技术错误导致的漏检。
研究人员随后将一种名为Transpara的商业可用AI软件应用于最初筛查的乳房X线摄影，以确定它是否能够检测到在初次筛查时被放射科医生遗漏的细微癌症迹象，或者至少将其标记为可疑。该工具对每个乳房X线摄影进行1到10分的癌症风险评分。得分8分或更高被视为标记为潜在可疑。
主要发现：
- 团队发现，AI标记了76%的最初被读为正常的但在后来被诊断为间期乳腺癌的乳房X线摄影。
- 它标记了90%的漏读错误病例，其中癌症在乳房X线摄影中可见但被放射科医生遗漏或误读。
- 它捕捉到了约89%的最小迹象-可行动癌症，这些癌症显示非常细微的迹象并且合理地可以采取行动，以及72%的最小迹象-不可行动癌症，这些癌症可能太细微而无法促使行动。
- 对于完全不可见的隐匿性癌症，AI标记了69%的病例。
- 它在识别真正的间期癌症方面效果较差，这些癌症在筛查时不存在但后来发展出来，标记了大约50%的病例。
“尽管我们有一些令人兴奋的结果，但我们还发现了许多AI的不准确性和需要在实际环境中进一步探讨的问题，”加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院放射学助理教授、该研究的资深作者Hannah Milch博士说。“例如，尽管在乳房X线摄影中不可见，AI工具仍然标记了69%的隐匿性癌症的筛查乳房X线摄影。然而，当我们查看AI标记为可疑的具体图像区域时，AI的表现并不好，只标记了实际癌症的22%。”
需要更大的前瞻性研究来了解放射科医生如何在实践中使用AI，并解决一些关键问题，例如如何处理AI标记为可疑但人眼不可见的情况，尤其是在AI并不总是准确地定位癌症的确切位置的情况下。
“虽然AI并不完美，不应该单独使用，但这些发现支持了AI可以帮助将间期乳腺癌主要转向真正的间期癌症的想法，”Yu补充道。“这表明AI有潜力作为有价值的第二双眼睛，特别是对于那些最难早期发现的癌症类型。这是关于给放射科医生提供更好的工具，并给患者最好的机会在早期发现癌症，这可能会挽救更多的生命。”
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