AI正在改变疾病检测，包括乳腺癌筛查。隆德大学的Masai试验的新研究表明，AI支持的筛查比传统方法更有效。
放射学使用X射线、CT扫描和MRI等成像技术来诊断疾病。乳腺放射学依赖于乳腺X线摄影，传统上由两名放射科医生使用CAD（计算机辅助检测）进行审查。在Masai（利用人工智能的乳腺X线筛查）研究中，使用了一种经过深度学习训练的AI软件来筛查106,000名女性。
该软件为图像分配1-10的风险评估分数，只有高风险的图像需要两名放射科医生审查，而其他图像只需一名医生审查。最近的结果显示，AI支持的筛查减少了44%的读片工作量，并且检测到的癌症数量增加了29%，而没有增加假阳性结果。这些数字比2023年的首次发布更加令人鼓舞。
乳腺癌筛查的研究在瑞典有着悠久而成功的传统。
“我们经常在开发和实施新技术和方法方面走在前列，”该研究的主要研究员克里斯蒂娜·朗（Kristina Lång）解释说。
这是因为像克里斯蒂娜·朗这样的研究人员能够在进行临床工作的同时开展研究，从而实现高效的协作。与其他癌症筛查相比，乳腺X线摄影拥有庞大的患者群体和大量的图像，供AI算法进行训练。
发展也是必要的，因为全球存在放射科医生短缺的问题，克里斯蒂娜·朗解释道。这种短缺已经迫使一些国家实施了这项技术，她认为这种进展可能有些过快。
“许多人主张只使用AI作为工具——但我并不完全赞同。我认为应该有人类参与，参与筛查的女性也这么认为。但这种情况非常有可能发生，”克里斯蒂娜·朗说。
“我认为在大规模实施某项技术时保持谨慎并有明确的证据是非常重要的。”
克里斯蒂娜·朗看到AI正在改变放射学领域，就像它重塑社会一样。然而，她想强调的是，这项研究不仅突出了AI的能力，还突出了医学专业知识的重要性。从2023年的首次发布到最近的发现，检测到的癌症数量从比正常情况多20%增加到了29%，尽管AI算法没有改变。
这种增加是由于放射科医生的“学习曲线”，他们学会了更有效地与机器合作。如果没有放射科医生审查筛查结果，也会出现更多的假阳性结果。
“我们拥有能够增强人类能力的工具是有希望的，但放射科医生仍然是核心，”克里斯蒂娜·朗说。
Masai研究的下一阶段将分析间隔性癌症——那些在定期筛查预约之间发展的癌症——以进一步评估AI系统的有效性。克里斯蒂娜·朗及其团队对结果充满希望。
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