一種新的人工智能算法在增強(qiáng)放射科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)乳腺癌和減少假陽性的能力方面顯示出令人鼓舞的結(jié)果。

韓國研究人員最近在一項(xiàng)對170,000例乳房X線檢查的回顧性研究中測試了該臨床工具。2月6日發(fā)表在《柳葉刀數(shù)字健康》雜志上的研究顯示，人工智能的共同作者，醫(yī)學(xué)博士Eun-Kyung Kim和同事發(fā)現(xiàn)，人工智能幫助放射學(xué)家提高了9.5個百分點(diǎn)的檢測靈敏度，最高達(dá)到近85%。

作者認(rèn)為，他們的AI工具最終可能會在早期發(fā)現(xiàn)癌癥方面產(chǎn)生巨大影響，并避免采用成本更高且可能有害的治療手段。

“從乳房X線照片中檢測出惡性病變的最大問題之一是，減少假陰性(遺漏的病例)，放射科醫(yī)生往往會增加召回率，鑄就更廣泛的安全網(wǎng)，從而帶來更多不必要的活檢，”乳房放射科醫(yī)生Kim說道。首爾延世大學(xué)遣散醫(yī)院的一份聲明說。“它需要豐富的經(jīng)驗(yàn)來正確解釋乳腺圖像，我們的研究表明，AI可以幫助召回更少的乳腺癌，從而發(fā)現(xiàn)更多的乳腺癌，還可以在早期發(fā)現(xiàn)癌癥。”

Kim和同事發(fā)現(xiàn)，他們的AI工具始終比單獨(dú)的人類放射線醫(yī)師表現(xiàn)更好。這包括以更高的質(zhì)量檢測乳腺癌的敏感性(AI為90%，MD為78%)以及畸變或?qū)ΨQ性(90%對50%)。該模型在診斷該病的早期侵入性形式方面也很出色，可精確指出91%的T1癌癥和87%的淋巴結(jié)陰性版本，而人類放射科醫(yī)生的這兩個數(shù)字僅為74%。

與臨床醫(yī)生相比，AI還被證明不易受到乳房密度掩蓋乳房X線攝影結(jié)果的影響。然而，在人工智能的輔助下，放射科醫(yī)生解釋密集乳房的敏感性提高了11個百分點(diǎn)。

該研究稱，金和同事希望進(jìn)一步充實(shí)這些發(fā)現(xiàn)，包括下一步可能的臨床試驗(yàn)。

該團(tuán)隊(duì)總結(jié)說：“借助AI，放射科醫(yī)生的診斷性能得到了顯著改善。”“該結(jié)果表明，AI可以用作乳腺癌檢測的有效診斷支持工具，值得在前瞻性臨床試驗(yàn)中對其進(jìn)行評估。”