人工智能大大提高了乳腺癌筛查的效率

最近，《柳叶刀-数字医疗》发表了一项研究，称世界上第一次随机对照试验(MASAI实验)结果显示，AI协助筛查策略显著提高了癌症诊断率，这是一项评估AI协助乳腺钼靶X线拍摄检查的随机对照试验。AI协助筛查策略通过减少人工阅读的需求，也使阅读的工作量减少了44.3%。

通常在欧洲、英国和澳大利亚，双人阅读乳腺钼靶X线是常规方式。为了验证人工智能，(AI)协助乳腺钼靶X线拍摄检查的效果，该实验在瑞典乳腺癌筛查项目中进行，共有105915名参与者。实验设计是研究AI如何应用于乳腺癌筛查工作流程的创新案例。在乳腺筛查中，AI的实验分析了各种应用于乳腺癌筛查的AI解决方案和系统，包括使用AI代替读者，作为第三个独立读者作为两人读片，选择检查分类，提供决策支持，根据AI预测个人风险定制筛查方案。

鉴于人们越来越重视从基于年龄的乳腺癌筛查转变为风险分层筛查，最后一个与AI预测乳腺癌风险相关的应用可能非常重要。在MASAI实验中，AI用于单人阅读或两人阅读的筛查和检查分类，也用作检测的辅助工具。检测功能不仅包括为读者提供乳腺钼靶X线图像异常区域的AI突出标记，还包括对整个风险进行AI评分。该评分大致按照十分位数对干涉组的筛查结果进行分类，并将前1.2%标记为“极高风险”。

实验筛查中发现的癌症特征表明，在AI协助的筛查策略下，诊断率提高的癌症涵盖了浸润性乳腺癌和原位癌，一般具有良好的愈后特征，没有淋巴结转移。因为原位癌可能在临床上没有进展，很容易导致过度诊断和治疗。虽然基于这些描述性特征可以保证临床进展性癌症的早期发现，但不可否认AI协助筛查中新筛出的癌症有30%是原位癌的事实。

因此，研究人员认为，有必要等待随机对照试验的主要终点，即间期癌症发病率，以判断AI在MASAI试验中帮助筛查增加的癌症诊断率是否具有降低间期乳腺癌发病率的作用，这有助于推断新检测的癌症是否代表或包括临床进展性癌症。

即便如此，如果更多的实验或实施研究表明，筛查-检查结果与MASAI实验大致相似，考虑到女性的期望，研究人员认为，人类读者仍然是筛查过程变化的核心部分，那么乳腺钼靶X线拍摄检查的标准似乎会逐渐从系统的胸部筛查项目中被淘汰。