AI在诊断中的应用是未来的趋势。Volpara Health的CEO特里·托马斯（Teri Thomas）在本周于芝加哥举行的北美放射学会（RSNA）年度会议上表示：“我们的孩子将来会回过头来看现在的医疗，感叹道，‘天哪，放射科医生以前只是自己读那些图像？’”
托马斯领导的Volpara Health是一家销售乳腺癌筛查软件的公司。她指出，Volpara相信AI将塑造放射学的未来，这是该公司今年早些时候决定出售给韩国AI公司Lunit的主要原因之一。Lunit专门从事癌症诊断和治疗的AI工具开发。
托马斯解释说，这笔交易使Volpara能够将其在美国医疗系统中的广泛知识与Lunit分享，并帮助Volpara加强其AI专业知识和能力。与Lunit领导层的合作迅速加深了她对AI的理解。她提到了最近访问瑞典圣戈兰医院（Saint Göran Hospital）的经历，该医院今年采用了Lunit的乳腺X线摄影AI解决方案。
“在欧洲以及除美国以外的大多数其他国家，读取乳腺X线摄影的标准是由一名放射科医生查看图像并判断是否有癌症，然后由另一名独立的放射科医生再次查看。他们比较结果，如果意见不一致，则引入第三名放射科医生。”托马斯解释道。
鉴于放射科医生短缺的问题，AI在这一过程中有很大的机会发挥作用。在圣戈兰医院，AI实际上扮演了第二位放射科医生的角色。“他们有一名放射科医生，然后AI基本上作为第二位放射科医生。他们将AI发现的结果与放射科医生的结果进行比较，如果有分歧，则引入另一位放射科医生。”她说。
托马斯宣布，在圣戈兰医院，一名放射科医生加上AI的表现优于两名放射科医生。她指出，单个放射科医生通过查看数千张图像进行训练，但不会查看数百万张图像。此外，人类分析图像的方式不如AI模型训练得那么系统化。“这就像从不同的角度看待问题。他们称之为‘第二读’，但实际上这是一种经过不同训练的第二读，可以发现不同的东西。”托马斯解释道。
这笔交易还帮助Volpara在其软件中整合了AI模型。该公司正在增加AI工具，以帮助临床医生处理乳腺X线摄影的各个方面，如乳房定位、剂量和压缩。“有些人被教导[压缩]直到患者说‘停！’这太糟糕了，过度压缩实际上会导致图像质量下降。通常也会出现压缩不足的情况，同样会影响图像质量。因此，应用AI可以帮助确定最佳压缩程度、最佳定位，确保X射线设备正常工作，并确保辐射剂量正确。”托马斯说。
通过添加这些AI功能，Lunit和Volpara希望使临床医生更容易、更快地获得尽可能完整的图像。
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