威斯康星大学健康医疗中心（UW Health）正在测试一项创新性人工智能技术，旨在提升乳腺癌筛查的精准度。该机构启动的临床研究将人工智能系统应用于乳腺X光检查流程，通过算法分析二维和三维乳腺成像数据，帮助放射科医生更高效地识别早期癌变征兆。
研究人员开发的AI算法能够自动扫描乳腺X光影像，标记出需要重点复核的可疑区域。系统特别针对微小钙化点和组织密度异常等细微特征进行深度学习，这些特征往往是早期乳腺癌的关键指标。在初步测试中，该技术展现出减少假阳性结果和漏诊率的潜力，从而降低患者不必要的后续检查压力。
乳腺影像学主任帕特尔博士表示："这项技术并非要取代放射科医生的专业判断，而是作为辅助工具提升诊断效率。AI能快速处理海量影像数据，将医生的注意力引导至最需关注的区域。"他补充说明，当前研究重点在于验证AI系统在真实临床环境中的可靠性，同时确保算法不会引入新的偏见。
该测试项目严格遵循医学伦理规范，所有AI分析结果均需经持证放射科医生复核确认。研究团队强调，人工智能的介入将优化筛查流程，使医疗资源更集中于高风险病例。帕特尔博士进一步指出，AI技术未来或可帮助识别需要额外影像检查的女性群体，为个性化筛查方案提供数据支持。
目前测试阶段仅限于威斯康星大学健康医疗中心的指定筛查点，研究团队正收集临床反馈以优化算法性能。若验证成功，该技术有望整合至全美乳腺癌筛查标准流程中，为每年数百万接受乳腺X光检查的女性提供更精准的健康保障。
【全文结束】
