《放射学：人工智能》上发表的研究显示，人工智能(AI)可以提高放射科医生在阅读乳腺癌筛查X光照片方面的表现和效率。

通过乳房X线摄影进行的乳腺癌筛查可通过在更早、更可治疗的阶段检测疾病来改善预后并降低死亡率。但在乳腺X线摄影筛查中会漏掉许多癌症，可疑发现通常被证明是良性的。一项放射学研究发现，根据可疑发现筛查其他诊断检查而被召回的女性中，平均只有10%最终被发现患有癌症。

基于AI的算法有望成为提高数字乳房X线照相术准确性的途径。研究者在现有图像上对AI进行“训练”，教导AI识别与癌症相关的异常并将其与良性发现区分开。然后在不同的图像集上测试程序。AI不仅为更好地检测癌症提供了可能性，还为放射科医生提供了更高的效率。

研究者使用了MammoScreen——一种可以与乳房X线照相术结合使用的AI工具，有助于癌症检测。AI系统旨在在2D数字乳房X线照片上识别可疑乳腺癌区域，并评估其恶性可能性。该系统将构成乳房X光照片的四个视图的完整集合作为输入，并输出具有相关可疑分数的一组图像位置。

14位放射科医生评估了2013~2016年间采集的240幅2D数字化乳腺X线照片图像的数据集，其中包括不同类型的异常。在第一次会话期间和第二次会话期间，在没有AI的情况下读取了数据集的一半，而在AI的帮助下，读取了另一半。

有AI支持时，平均癌症检出的敏感性略有增加，人工智能还有助于减少假阴性率，即使存在癌症，看起来也很正常的发现率。提示MammoScreen或有助于提高放射科医生在乳腺癌检测中的性能，在不延长其工作流程的情况下，提高了放射科医生在检测乳腺癌中的诊断效率。在恶性可能性低的情况下，第二阅读时段的阅读时间会减少。这种减少的阅读时间可以提高放射线医师的整体效率，使他们将注意力集中在更可疑的检查上。

(编译 韩佳)