AI乳腺X光检查正助力医生发现乳腺癌 专家担忧过度诊断风险Is your mammogram accurate enough? What to know about AI and breast cancer scans

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.nbcnews.com美国 - 英语2025-10-24 02:02:17 - 阅读时长6分钟 - 2792字
本文通过德里德·霍尔的真实案例,详述人工智能在乳腺X光检查中的实际应用效果——AI成功识别出放射科医生可能漏诊的早期乳腺癌肿瘤,使患者获得及时治疗;同时深入探讨了AI技术在提升诊断效率(将活检等待时间缩短87%)方面的突破性进展,但也系统分析了假阳性风险、缺乏挽救生命证据、过度诊断良性病变等关键争议,并指出当前美国医疗中心普遍将AI作为辅助工具而非替代方案,强调需更多针对有色人种女性的算法优化研究以消除健康不平等,为公众提供乳腺癌筛查的实用建议。
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AI乳腺X光检查正助力医生发现乳腺癌 专家担忧过度诊断风险

当放射科医生去年夏天复查德里德·霍尔的乳腺X光检查影像时,一切看似正常。影像中没有阴影、肿块或不规则区域提示癌症可能。

出于一个原因,这位医生进行了二次检查:人工智能软件在她左乳上部圈出一个可疑区域。正因AI发出的这一警示,55岁的霍尔获得了超声波检查指令,进而进行了活检。在AI标记的位置发现了四颗癌性肿瘤。

"若没有AI,这个病例本会完全被漏诊。"西蒙医疗成像公司(SimonMed Imaging)首席医疗官兼首席创新官肖恩·拉吉博士表示。霍尔正是在此位于亚利桑那州坦佩的机构接受检查。作为乳腺影像专家,拉吉解释道:"霍尔的乳腺组织不仅致密,且组织层以特别复杂的模式交错重叠,这掩盖了癌症。即便是我也可能漏诊。"

霍尔作为当地医院的呼吸治疗师,确诊时癌症处于Ⅰ期。"他们没在淋巴结发现扩散,对此我很庆幸。"她说,"我很高兴能及早发现。"

当放射科医生解读女性常规乳腺X光片时,正越来越多借助人工智能增强诊断能力。尽管多数大型医疗中心热衷采用该技术,部分专家指出隐忧:美国尚缺乏研究证明AI确实能挽救生命,且可能无端引发对良性病变的担忧。

专家通过输入数十万乃至数百万张乳腺X光影像训练AI软件。部分影像包含癌性肿瘤,AI由此逐渐学会区分良恶性组织间细微差异。某些AI程序(如霍尔所用)会标记可疑区域,另一些则预测女性患乳腺癌概率。

加州大学旧金山分校研究人员正利用AI缩短从乳腺X光检查到癌症诊断的时间。本周发布的一项研究中,放射科医生使用该技术优先处理可疑影像,使患者得以更快就诊。对乳腺癌患者而言,这种AI分诊将活检等待时间平均缩短87%(从73天减至9天)。该研究已于周二发布在预印本平台MedRxiv(预印本研究未经同行评审)。

西蒙医疗成像公司使用的AI软件标记出霍尔影像中的可疑癌变区域。(图源:德里德·霍尔提供)

然而,乳腺癌组织苏珊·G·考门基金会(Susan G. Komen)社区健康副总裁索尼娅·休斯博士指出,在AI成为护理标准前需更多研究。"我们尚未达到这一步,"她说,"现有研究和数据仍不充分。"

致密型乳腺:暴风雪中寻雪球

乳腺X光检查已拯救无数生命,但其存在局限。作为癌症风险因素的致密型乳腺组织使影像解读更困难。美国癌症协会数据显示,约40%美国女性拥有此类乳腺组织。

"这如同在暴风雪中寻找雪球。"约翰霍普金斯大学肿瘤学与流行病学教授奥蒂斯·布劳利博士比喻道。

美国食品药品监督管理局(FDA)已批准多种乳腺X光AI程序,准确率各异。用于霍尔检查的Lunit软件在2024年《JAMA肿瘤学》对瑞典8800余名女性的研究中,癌症识别准确率达88.6%。另发表于《放射学》的研究指出,AI软件检出了两名放射科医生均未发现的癌症。

但该瑞典研究显示,AI出现7%的假阳性率——误判无肿瘤区域存在肿瘤。假阳性将引发额外检测及等待结果期间的焦虑。常规乳腺X光检查的假阳性概率约为10%。

医生解读筛查结果

MD安德森癌症中心、纽约西奈山医院、宾夕法尼亚大学佩雷尔曼高级医学中心、巴恩斯-犹太医院西曼癌症中心及梅德星健康系统等大型学术医疗中心均在影像科应用AI。

所有中心均遵循FDA规定,由医生解读乳腺X光片,软件仅作为放射科医生的辅助工具。部分乳腺影像专家认为人机结合具有优势。

"AI的优势在于永不疲倦,"西奈山医院放射学副教授丽莎·艾布拉姆森博士表示,"它不会取代放射科医生的岗位或专业知识,但能持续提升我们发现乳腺癌的能力。"

约翰霍普金斯教授布劳利指出,AI可帮助无法接触乳腺影像专科医生的女性——她们的检查通常由普通放射科医生解读。一项使用RadNet软件的研究发现:无AI时,专科医生癌症识别准确率为89%,普通医生为84%;启用AI后,两组准确率均提升至约93%。

"人类解读乳腺X光片极具主观性,"布劳利说,"或许AI能减少诊断差异。"

AI是否增加费用?

根据乳腺癌非营利组织苏珊·G·考门基金会,学术医疗中心通常不向患者额外收取AI软件费用,且无法向保险公司收费(因缺乏专属计费代码)。

在11个州设点的西蒙医疗及8个州设点的RadNet,均不收取乳腺X光AI初筛费用。但若患者选择进行第二轮AI分析,需分别支付40美元和50美元。

AI的潜在缺陷

布劳利担忧AI可能"过于高效"。美国癌症协会指出,乳腺X光可能标记出技术上属癌变但无生命威胁的肿瘤,患者将承受本不必要的身体、情绪及经济负担。

"这是癌症,但基因上不具备生长、扩散或致死能力,"布劳利说,"我担心AI会帮助我们发现更多这类无需发现的肿瘤。"

他同时指出美国缺乏证明AI确实挽救女性生命的实证数据。上月,加州大学洛杉矶分校与戴维斯分校研究人员宣布启动一项覆盖7家医疗中心、为期两年、耗资1600万美元的研究深入评估该技术。

《放射图谱》去年刊文指出,乳腺X光应用AI还存在其他隐忧:技术并非完美,医生过度依赖可能导致误诊。正因如此,放射科医生强调AI仅是工具而非解决方案本身。

"它不会取代放射科医生的专业性,"西奈山医院乳腺放射科医生艾布拉姆森重申,"只会持续提升乳腺癌检出能力。"

另一担忧是:若AI主要基于白人女性乳腺影像训练,可能降低对有色人种女性的准确性——基因差异使肿瘤呈现不同形态。

霍尔这位亚利桑那患者坦言,她总体对AI持保留态度(称技术"令人不安"),但庆幸支付了50美元使用额外AI分析。

"我不喜欢所有这些AI技术,但对我或任何类似处境者而言,我确信这是必要的,"她说,"无论通过何种方式发现,我很感激它被发现了。"

乳腺X光检查指南

美国预防服务工作组建议女性从40岁起每两年接受一次乳腺X光检查。根据美国癌症协会指南:

  • 45至54岁女性应每年检查
  • 55岁以上女性可改为每两年一次,或继续选择年度检查

美国癌症协会高级副总裁珊提·西文德兰博士提供更精准筛查建议:

  • 每年尽量选择同一家机构,便于医生追踪影像变化
  • 询问机构是否使用完成乳腺影像专科培训的放射科医生;在农村或医疗资源匮乏地区,应优先选择主要解读乳腺影像的医生
  • 寻找能提供或转介随访护理(如额外影像检查)的机构
  • 按FDA规定,您的乳腺X光报告应注明是否为致密型乳腺。若确诊,需咨询医生是否需要补充影像检查

伊丽莎白·科恩是获奖记者,NBC新闻健康专栏撰稿人,《赋能患者》一书作者。

【全文结束】

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