菲奥娜·吉尔伯特（Fiona Gilbert） | 剑桥大学放射学教授；英国皇家放射科医师学会AI首席顾问，伦敦，英国
引用：EMJ Radiol. 2026;7[1]:57-62。
1978年从医学院毕业后，是什么最初促使您选择放射学，特别是乳腺影像学作为专业方向？
在完成住院医师工作后，我跟随已故的肯尼斯·卡尔曼爵士在肿瘤科工作了一年。他最初是外科医生，后来转向肿瘤学，曾是英国最年轻的教授之一，并在格拉斯哥建立了肿瘤科。那一年，第一台CT扫描仪在格拉斯哥皇家医院安装。我们将患者送去那里判断治疗是否有效，而CT扫描当时才刚刚开始用于这一目的。我记得我说：“我们需要看看这里发生了什么。”他问我为什么，我回答：“因为你需要证据。”那时，他告诉我应该成为一名放射科医生。他认识我的父亲，我父亲当时就是格拉斯哥的放射科医生。起初我拒绝了，因为我不想追随父亲的脚步，但我是一个视觉思考者。如果我能将事物可视化，理解起来就容易得多。在医学院学习时，我能记住某个内容在页面上的位置。这不是摄影记忆，而是一种非常视觉化的记忆，我会通过写下来、画图等方式学习。我想，这种对视觉事物的偏好可能就是最初的起点。当我搬到阿伯丁时，我完成了皇家内科医师学会会员资格。我记得自己说过想去公共卫生之类的领域，但研究生教务长对我说：“你已经获得了皇家内科医师学会会员资格，通过了所有考试，你应该在医院里做些什么。”于是，我环顾四周，发现阿伯丁有放射学培训项目，便决定去做。
您曾在学术、临床和咨询等多个角色中广泛工作。保持积极的临床实践如何影响了您的研究重点，尤其是在评估哪些影像创新对改善患者预后最有意义时？
这是我父亲给我的建议。因为他知道我想做研究，他说：“不要放弃你的临床工作。确保你始终了解临床发展，这样才能真正把握放射学中最重要的事情以及领域的变化。这使你能够更紧密地跟上进展，从而确保你的研究更有可能具有临床影响力，因为你每天都在临床一线工作。”我至今仍在临床做乳腺影像工作，紧跟新进展。我的主要学术方向是新技术评估以及其对患者预后的临床影响。通过临床工作，我能看到什么是重要的，什么不那么重要，以及领域下一步可能的方向。在我的职业生涯中，我非常幸运地经历了那么多发展。CT在我开始放射学培训时刚刚引入，这也是我们如此兴奋的原因。同时，MRI也在发展，我工作的阿伯丁有一个非常出色的创新科学家团队，处于前沿，这给了我绝佳的机会，在基层与患者一起接受扫描，并与团队合作。他们希望患者试用他们的新序列，我们能够提供这样的机会。人们常说“在对的时间出现在对的地方”。我想，从我的职业角度来看，有很多这样的时刻。我只是恰好在那时认出了机会，或者渴望抓住机会。
您的研究探索了多种影像模式，包括断层合成、MRI、对比增强乳腺摄影和AI辅助判读。在这些技术中，目前哪一种最有可能改善早期癌症检测和诊断信心，为什么？
我认为所有这些技术在早期诊断方面都有其作用。美国已基本转向断层合成，这对混合密度乳腺组织的女性尤其有帮助。我们在英国完成了PROSPECTS试验，结果令人鼓舞，我认为我们将在至少部分女性中采用该技术，这将提高癌症检出率并略微降低召回率，这很好。然而，对于致密型乳腺组织、乳腺X线摄影显示正常的女性，我认为我们应该使用AI预测工具来决定是否提供额外影像检查，或一年后再召回进行更多影像检查。我们应该提供对比增强乳腺摄影或缩短版MRI（快速MRI检查），以确保我们没有遗漏小癌灶，为这些致密型乳腺女性提供更早的诊断。在乳腺筛查项目中，有很多不同的东西我们应该关注。当然，这也让政策制定者难以抉择，因为他们不知道实施哪一种。实际上，我们需要同时推进所有这些技术。现在就需要开始采用这些不同的技术。我能理解他们不愿轻易说“好吧，我们采用这个”，因为在人群层面上，你不想犯错。但事实上，我们只需要开始在一些中心进行现场可行性测试，评估其效果。通过在实践中应用，你能学到很多东西。目前我们正在做的大型EDITH试验，就是用AI替代两名人工阅片者中的一位进行乳腺癌检测。这个试验的好处是，我们将最终在英国约30个中心推广AI，这太棒了。几乎三分之一英国中心将接触乳腺影像AI。总体而言，我认为我们需要说服人们（取决于你所在的医疗体系）更早地采用新技术。从某种意义上说，长期观望、等待又一个试验或卫生经济学分析是不够的。
BRAID试验的中期结果最近发表，目的是证明致密型乳腺女性补充影像检查的价值。您能描述一下该试验的动机以及它希望解决哪些未满足的需求吗？
在英国，我们每三年进行一次筛查，我们是唯一一个筛查间隔如此长的国家。因此，我们的问题是出现了很多间期癌。很多癌症是女性因乳腺肿块或其他症状而出现症状时发现的，而间期癌患者的预后比更小的筛查检出癌要差。因此，我们试图减少间期癌的数量，在上一次筛查时提前两年发现癌症。BRAID试验的动机是，我们知道致密型乳腺的女性有更多的间期癌和更大的肿瘤，所以我们想，针对这些女性使用额外的影像技术。我们试图回答的问题是，哪种影像技术更好？快速MRI扫描比对比增强乳腺摄影或全乳超声更好吗？对比增强乳腺摄影对显示这些小癌灶非常有效。癌症有大量血管，会摄取碘，在乳腺X线摄影上显示得非常明亮，这很棒。我们早就知道，MRI比任何其他技术都更敏感，但成本较高。快速MRI扫描可将成本降低约50%，因此我们想将对比增强乳腺摄影与快速MRI与标准的补充影像（即乳腺超声）进行比较。这就是试验的内容。我们在英国10个中心招募了超过9,000人，随机分配到各研究组。我们进行了额外影像检查，然后进行了第二轮影像检查，结果发现，两种对比增强技术（缩短版MRI和对比增强乳腺摄影）每筛查1,000名女性额外检出16–18例癌症，而超声仅额外检出4例。对比增强组的癌症检出率是超声组的四倍。这是一项非常令人兴奋的研究，我们认为这是确凿的证据，表明应该采用对比增强技术，而不是超声（其他国家如美国、意大利、德国为致密型乳腺女性提供超声），但实际上超声还不够好。我们应该改用这些其他检查。
BRAID的中期结果表明，对致密型乳腺女性进行补充影像检查有显著益处。您对几年后完整结果有何期待？这些结果将如何影响患者预后？
我们在第二轮影像中看到每1,000人额外检出8例癌症，这很惊人，因为我们只间隔了18个月进行影像检查。所以，想想看，在BI-RADS D类别中，我们已经从乳腺X线摄影中每1,000人发现8例癌症。如果对乳腺X线摄影阴性的女性提供对比增强检查，每1,000人能再发现18例癌症。然后18个月后，再进行一次对比增强检查，每1,000人又能发现8例癌症。这相当于在18个月内每1,000人发现34例癌症，这很惊人，但你会想，这些癌症都从哪里来？这就是为什么我们必须等待主要研究的结果，因为我们需要查看间期癌的数量，看是否也减少了。此外，我们还需要查看下一轮乳腺X线摄影的癌症检出情况。我们预计下一轮检出率会下降，并且3年时肿瘤尺寸会更小，因为我们为这么多女性提前了诊断。
您一直密切参与乳腺影像AI工具的开发和评估，现在担任英国皇家放射科医师学会的首席AI顾问。随着AI越来越融入临床实践，您认为它在乳腺影像中最大的潜力在哪里？是否有特定领域您认为它将产生最有意义的临床影响？
AI正在以惊人的速度发展。在英国，我们仍处于其广泛采用的相对早期阶段，但影像学正在引领潮流。原因之一是放射学长期以来一直处理数字图像，提供了AI系统可以开发和训练的精确结构化数据。我认为关键是我们将获得报告质量的标准化改善。先前的研究表明，不太自信和经验不足的人在使用AI工具（包括提示）时，其表现往往得到改善，而对于更有经验的阅片者，我们通常看不到太大变化。虽然并非每个人都能由国内最好的肌肉骨骼放射科医生看诊，但AI往往能帮助很多人提升到接近那个水平，我认为这是重要的一点。其次，我认为我们将监控AI的性能，并关注人类与AI的交互。在乳腺工作中，我们已经非常习惯于定期的质量保证和性能监控（我每年检出多少癌症？我从筛查中召回多少病例？）我有一些衡量指标。我认为这种审计将变得更主流，遍及所有放射学。我还认为，很快我们将看到向高信心度正常检查的自主报告转变。大约30%的检查是正常的。这些患者被转诊是因为我们需要排除“X、Y、Z”，最终得到一张正常的胸部X光片或正常CT。我们已经知道，当你看胸部X光算法时，它试图检测约20种不同疾病。如果它是高信心度正常检查，那么它确实是正常的。当与一组不同的报告者相比时，AI实际上比这一组可变人群更准确。因此，我认为在非常受控的情况下，AI将被用于这个目的，因为我们需要让公众理解我们正在努力做什么。我们不是要省钱，而是要腾出能力，以便更及时地提供更好的放射学服务，为患者做得更好。我们知道放射科医生将处理更复杂的影像和报告，但我认为我们能够在某些领域使用AI工具处理真正正常的病例。它可能能够减少大约30%的正常报告，因为AI工具将有足够信心说这绝对是正常的，而漏诊率将远低于人类报告者。通过培养更多放射科医生来匹配每年8%的影像检查增长，改善放射学服务的提供非常重要，而AI将帮助我们更高效地提供放射学服务。临床医生越来越依赖影像：像我一样，他们想“看到”正在发生什么。我认为这对公众来说是一种更好的服务，这就是为什么我认为我们将看到这种转变。引入像AI这样的新系统，一个非常重要的方面是患者安全。审计AI的性能和人类交互至关重要。然而，对于罕见错误，集中报告系统可能有帮助，这样如果一家医院发生不良事件，可以报告，并且全国范围内可以更快地识别出不良事件模式。总之，如果一家医院一年内发生一次不良事件，他们可能不会太在意，但如果我们从20家医院看到同样的不良事件，就需要汇总并迅速采取行动。这正是英国药品和健康产品管理局（MHRA）正在研究的内容；我认为他们正在加强其黄卡系统，该系统目前主要用于药品和医疗器械报告。
尽管有强有力的证据支持新兴的影像技术，但将其纳入常规临床实践可能进展缓慢。根据您的经验，实施AI或补充筛查等创新时，最重要的障碍是什么？无论是技术、组织还是教育方面的。
有许多事情需要落实。虽然一些医院已经在胸部X光中实施了AI，但我们仍需鼓励医院拥抱AI技术。我们的IT部门和治理部门仍然对此相当担忧，因此我们需要在安抚不同员工群体方面做些工作，让他们相信这些工具是安全的。我认为需要某种集中式系统，使我们能够共享AI工具的风险评估文档，这有助于保护医院中可识别的患者信息，因为每家医院法律上对患者数据负责。这一点不应改变；这是神圣不可侵犯的，而医院在引入AI工具并让其扫描所有可识别数据时会非常紧张。因此，我们需要协调这些数据保护影响评估（DPIA）文件，以提供医院的保证，确保无论以何种方式使用，他们的数据都是安全的。还需要某种国家认证或批准机构，表示“是的，这个可以用了”。这样，医院可能就不必花那么多时间审查每个具体工具，并确认它是否在英国人群中有效。没有我们担心的种族偏见或其他偏见。信息治理问题得到妥善考虑，这意味着可以在多家医院更快地推广，简化部署。然后，我们需要非常清楚如何监控这些工具。我们需要确保医院具备通用工具，以便他们只需按下仪表板上的一个按钮，就能确认工具运行正常，本质上就是进行审计。这不一定需要连续监控系统，但后台肯定应该有一个监控系统，以便医院能够轻松提取数据，显示性能没有漂移，放射科医生仍在报告正确数量的异常，等等。还有很多工作要做，但我认为人们已经意识到这一点，当然，还要提升员工技能，让他们在使用AI时感到舒适，并了解特定工具的局限性。例如，这样他们就不会开始使用为成人设计的工具来处理儿科人群。
公平性是影像学在地理区域间的一个重要考虑因素，获取先进影像的机会仍然存在差异。医疗机构可以采取哪些实际步骤来确保更公平地获得改进的筛查和诊断工具？
我认为政策制定者非常关注这一点，他们想尽一切可能确保每个人都收到邀请，看看为什么人们不早点来影像检查，为什么不去看全科医生，为什么不去预约筛查。有很多工作正在进行，以了解不同人口模式、不同地理区域、不同种族发生了什么。所有类型的事情都会影响行为，因此，这始终是一个重要议题，尤其是在我们考虑改变系统访问权限时。尽管许多人拥有手机并能接收短信，但这仍然不是普遍现象，电子邮件和在线活动对某些人来说可能是一个相当大的障碍，因此我们必须始终确保人们能够获得支持，无论是通过全科医生（这通常是一个很好的机制）还是其他方式。有人说“他们可以去图书馆上网”，但我认为人们不愿意去处理个人医疗事务，除非是与合适的人在一起。我认为全科医生在确保公平获得各种影像和筛查服务方面发挥着巨大作用。我们还需要尽一切努力支持全科医生。仅仅把担子转嫁给他们是不公平的。我们需要将工具交到他们手中，以改善可及性。我们需要尽可能为全科医生简化流程。
对于今天从事乳腺癌工作的医疗专业人员（以及未来的专业人员），他们可以采取哪些实际步骤来确保为患者提供最高标准的护理？
乳腺癌领域除了所有影像和令人难以置信的技术发展之外，发生的惊人事情是药物已经好多了。现在治疗如此之好，我们可以最小化治疗，并确保合适的人接受适合他们的治疗；个体化医疗的进步令人惊叹。我认为对于进入乳腺影像领域的人来说，对这个专业保持希望非常重要。我认为我们的角色会随着时间略微改变，因为我们将看到越来越多的人与乳腺癌共存。我们将看到更多转移性疾病患者活得更久，因此我认为我们需要确保自己非常熟悉不同的技术，以及介入技术，例如使用影像引导的真空切除和冷冻疗法，这些都很棒。各种发展正在向我们走来，为放射学带来了绝佳的机会。这太棒了。放射学专业的未来非常光明。
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