人工智能辅助乳腺癌筛查可以减少不必要的检测

圣路易斯华盛顿大学医学院和 Whiterabbit.ai 的研究人员进行的一项研究表明，使用人工智能 (AI) 来补充放射科医生对乳房 X 光检查的评估可以减少误报，而不会漏掉癌症病例，从而改善乳腺癌筛查，一家总部位于硅谷的科技初创公司。

研究人员开发了一种算法，可以以非常高的灵敏度识别正常的乳房X光照片。然后，他们对患者数据进行了模拟，看看如果将所有风险极低的乳房 X 光检查从放射科医生的盘子上取下来，从而使医生能够专注于更有问题的扫描，会发生什么。

模拟显示，被召回进行额外检测的人数会减少，但会发现相同数量的癌症病例。

华盛顿大学马林克罗特放射学研究所 (MIR) 放射学教授、资深作者 Richard L. Wahl 医学博士解释道：“假阳性是指当你给病人打电话进行额外检测时，结果发现结果是良性的。”放射肿瘤学。

“这会给患者带来很多不必要的焦虑，并消耗医疗资源。这项模拟研究表明，人工智能可以可靠地识别风险极低的乳房X光检查，以减少误报并改善工作流程。”

该研究于4 月 10 日发表在《放射学：人工智能》杂志上。

Wahl 此前与 Whiterabbit.ai 合作开发了一种算法，帮助放射科医生判断乳房 X 光检查中的乳腺密度，以确定哪些人可以从额外或替代筛查中受益。该算法于 2020 年获得美国食品和药物管理局 (FDA) 的批准，目前由 Whiterabbit.ai 以 WRDensity 名义进行销售。