商用的人工智能（AI）算法可以帮助放射科医生在乳腺X线摄影筛查中立即检测乳腺癌，研究显示，这些算法还可以提前数年突出那些最终会被诊断为乳腺癌的女性。这项研究结果发表在《JAMA Network Open》上，可能为个性化筛查提供一条途径，从而实现更早的乳腺癌诊断。
研究发现，在乳腺癌最终确诊前四到六年内，发展成癌症的乳房的平均绝对AI评分高于未患癌症的乳房。研究人员解释说：“如果用于即时癌症检测的商业AI算法的评分也可以估计未来的癌症风险，那么更准确和可靠的短期风险评估可以导致量身定制的预防措施（例如，更频繁或补充成像），这可能会导致更早的乳腺癌检测和较少侵入性的治疗。”
最近，几种商业AI算法已获得监管批准，作为放射科医生的辅助工具，它们在乳腺X线摄影中检测癌症方面显示出令人鼓舞的结果。这些算法标记出可疑区域，并提供乳房和检查级别的恶性肿瘤评分，以帮助解读的放射科医生。然而，新兴研究表明，AI评分还可以检测出在临床检测前几年与乳腺癌相关的影像特征。
为了进一步调查，挪威公共卫生研究所的Solveig Hofvind博士及其团队研究了在斯堪的纳维亚接受筛查的女性中记录的AI癌症检测评分。具体来说，研究团队考察了已获得乳腺癌检测监管许可的商业AI算法INSIGHT MMG的评分是否可以估计后续筛查轮次中诊断出的乳腺癌的发展情况。
这项回顾性研究包括116,495名年龄在50至69岁之间、无既往乳腺癌病史的女性，她们参加了挪威九个中心的全国筛查计划。所有女性至少有三次连续的双年度乳腺X线摄影筛查轮次，其中前两轮未被诊断为乳腺癌。每次检查时，算法都会提供一个从0到100的评分，表示当前乳腺X线摄影中可能存在乳腺癌的怀疑程度，评分越高表示可能性越大。
在整个研究中，共有1265例乳腺癌在筛查中被检测到，定义为导管原位癌或浸润性乳腺癌，另有342例间期癌症在筛查间隔期间被诊断出来。在研究的第一、第二和第三轮中，发展成筛查检测癌症的女性的双侧乳房AI评分的平均绝对差异分别为21.3、30.7和79.0。
研究人员将最高1%的检查级别AI评分定义为阳性，其余99%为阴性。使用91.3的绝对AI评分阈值，他们在第一轮研究中计算出4.5%的筛查检测和间期癌症会有阳性AI评分，第二轮为8.6%，第三轮为52.9%。在同一阈值下，每轮研究中未发展成乳腺癌的女性中有0.7%会有假阳性AI评分。基于双侧乳房AI评分差异的假设阈值也观察到了类似的模式。
作者指出：“尽管目前的商业AI工具（如我们研究中使用的工具）并不是为了未来癌症风险评估而开发或优化的，但我们发现AI系统对未来4到6年内筛查检测或间期癌症风险的区分准确性达到了或超过了目前广泛使用的风险计算器的性能。”
(全文结束)
