一项新的研究发现，在人工智能的支持下，单个放射科医生筛查乳房 X 线照片能发现更多的乳腺癌病例，而且效率更高。研究人员表示，他们的方法将成为两名放射科医生"双读"扫描的安全替代方案。对许多妇女来说，定期进行乳房 X 射线检查是早期发现乳腺癌的最佳方法，因为此时乳腺癌更容易治疗，而且还不会大到让人感觉到或引起症状。

澳大利亚和许多欧洲国家都采用"双读"乳房 X 光检查，即由两名放射科医生对扫描结果进行审查，各自给出独立的意见。这样做的理由是，使用两双眼睛会增加发现癌症的可能性。在美国，由一名放射科医生加上计算机辅助检测（CAD）（一种扫描乳房 X 光片并标记潜在异常区域的计算机程序）的做法更为普遍。

瑞典隆德大学（Lund University）的研究人员进行了一项新的研究，考察了用人工智能取代一名乳腺筛查放射医师与标准的双人阅片相比是否安全可行。

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"在我们的试验中，我们使用人工智能来识别乳腺癌高风险筛查，并由放射科医生进行双重阅片，"该研究的主要作者克里斯蒂娜-洛恩（Kristina Lång）说。研究的主要作者克里斯蒂娜-洛恩（Kristina Lång）说："其余的检查被归类为低风险，只由一名放射科医生进行阅片。在屏幕阅片中，放射科医生使用人工智能作为检测支持，其中它突出显示了图像上的可疑发现"。

研究人员在研究中纳入了 80033 名妇女，分为两组：一组接受人工智能支持的乳腺筛查，另一组为对照组，接受没有人工智能支持的标准双阅片。

Lång说："我们发现，与标准筛查相比，使用人工智能可多发现20%的癌症，但不会影响假阳性结果。筛查中的假阳性发生在妇女被召回，但在检查后排除了癌症嫌疑的情况下。"

与现代人工智能相比，使用计算机辅助诊断软件的最大缺点是假阳性率高，造成不必要的焦虑和进一步检查的要求。与现代人工智能不同，传统 CAD 使用的技术较为有限，只能在小数据集上进行训练，这可能会导致误差。而且，由于人的可变性，尽管有两名放射科医生的输入，但重复读片仍可能出现假阳性。

目前的研究发现，除了准确性，人工智能提供的支持还将放射科医生的工作量减少了 44%。人工智能支持的筛查次数为 46345 次，而标准筛查次数为 83231 次。据研究人员估计，在人工智能的协助下，放射科医生阅读约 40000 次筛查所需的时间减少了约 5 个月。

考虑到这项研究仅在一个地点进行，研究人员计划开展进一步的研究，以观察是否能复制这些结果。

Lång说："这项研究是在瑞典的一个地点进行的。"我们需要看看在其他条件下，例如在其他放射科医生或其他人工智能算法的作用下，这些有希望的结果是否能够成立。在乳腺 X 射线筛查中使用人工智能可能还有其他方法，但这些方法最好也需要在前瞻性环境中进行研究。"

这项研究是"人工智能乳腺放射摄影筛查（MASAI）"试验的一部分，该试验是首个评估人工智能支持的筛查效果的随机对照试验。共有 10 万名妇女参加了这项试验；下一步将调查在有人工智能支持和没有人工智能支持的情况下发现的癌症类型，以确定间期癌症率。间隔期癌症是在两次筛查之间被诊断出来的癌症，其预后通常比筛查出的癌症要差。间隔期癌症率将在所有参加试验的妇女接受至少两年的随访后进行评估。

Lång说："重要的是找到一种能在早期阶段发现有临床意义的癌症的方法。然而，这必须与假阳性的危害和对轻度癌症的过度诊断相平衡。我们的首次分析结果表明，人工智能支持的筛查是安全的，因为尽管读屏工作量大幅减少，但癌症检出率并没有下降。"

这项研究发表在《柳叶刀肿瘤学》杂志上。