《放射學》雜誌發表的一項研究發現，人工智慧透過提高檢測率和減少誤診，大大改善了乳癌篩檢。人工智慧透過對可能正常的乳房X 光片進行分類，減少了放射科醫生的工作量，從而降低了重複讀片的需要，提高了整體篩檢效率。

在丹麥，人工智慧的進步大大提高了乳癌的檢測率，同時減少了誤診率

丹麥的乳房放射醫師利用人工智慧（AI）提高了乳癌篩檢的效果，降低了誤診結果的發生率。研究結果發表在今天（6月4日）出版的北美放射學會（RSNA）期刊《放射學》。

雖然乳房X 光照相術成功地降低了乳癌死亡率，但也有可能出現誤診結果。近年來，研究人員對人工智慧系統在篩檢中的應用進行了研究。哥本哈根大學博士後研究員、丹麥Gentofte 醫院研究員Andreas D. Lauritzen 博士說：”我們相信人工智慧有可能提高篩檢效能。”

當用於分流可能正常的篩檢結果或協助決策支援時，人工智慧也能大幅減少放射科醫師的工作量。

Lauritzen 博士說：”基於人群的乳房X 射線照相篩檢降低了乳癌死亡率，但卻給放射科醫生帶來了巨大的工作量，他們必須閱讀大量的乳房X 射線照相，而其中大部分並不值得召回患者。

一位女性的影像，她的乳房影像報告和數據系統密度為2，接受人工智慧（AI）系統篩檢時57 歲。 (A）右側內外側斜位全視野數位乳房造影顯示人工智慧提供的標記（方形）。根據此病變，篩檢獲得了10 分的人工智慧檢查高分（滿分89 分）。 (B）與A 中的影像相同，但有放射科醫師的檢查結果。由於人工智慧檢查得分較高，該篩檢由兩名放射科醫生進行了雙讀，他們標記的病灶（橢圓形，A1）與人工智慧系統標記的病灶相同，這導致了召回。 (C）裁剪後的US 影像顯示了診斷過程中觀察到的一個小的（4 × 7 毫米）浸潤性癌症（線）。資料來源：北美放射學會（RSNA）

Lauritzen 醫師及其同事開始比較人工智慧實施前後兩批接受篩檢的婦女的工作量和篩檢效果。

這項回顧性研究對丹麥首都地區兩組年齡在50 歲至69 歲之間、每兩年接受一次乳房X 光攝影篩檢的婦女進行了比較。

在第一組中，兩名放射科醫生閱讀了2020 年10 月至2021 年11 月期間進行篩檢的婦女的乳房X 光照片，當時尚未實施人工智慧。第二組婦女在2021 年11 月至2022 年10 月期間進行的篩檢乳房X 光照片由人工智慧進行初步分析。人工智慧認為可能正常的乳房X 光照片隨後由19 名專業全職乳房放射科醫生中的一位進行讀片（稱為單次讀片）。其餘的乳房X 光照片由兩位放射科醫生在人工智慧輔助決策支援下進行閱讀（稱為雙讀）。

用於篩檢的市售人工智慧系統由深度學習模型訓練而成，可突出顯示乳房X 光照片中的可疑病變和鈣化，並對其進行評級。所有接受乳房X光篩檢的女性都接受了至少180天的追蹤。透過篩檢發現的浸潤性癌症和導管原位癌（DCIS）將透過針刺活檢或手術標本進行確認。

共有60751 名婦女在未使用人工智慧的情況下接受了篩檢，58 246 名婦女在使用人工智慧系統的情況下接受了篩檢。在人工智慧實施組中，66.9%（38 977 人）的篩檢為單讀篩檢，33.1%（19269 人）的篩檢為人工智慧輔助雙讀篩檢。

與未使用人工智慧系統的篩檢相比，使用人工智慧系統的篩檢發現的乳癌數量明顯增加（0.82% 對0.70%），誤診率也更低（1.63% 對2.39%）。

Lauritzen博士說：”在人工智慧篩檢組中，率降低了20.5%，放射科醫生的閱讀工作量減少了33.4%。放射科醫生通常可以查看婦女以前的乳房X 光篩檢照片，但人工智慧系統卻無法檢視。

人工智慧篩檢的陽性預測值也高於無人工智慧篩檢（33.5% 對22.5%）。在人工幹預組中，檢測出的浸潤性癌症中，大小在1 公分或以下的比例更高（44.93% 對36.60%）。

除了結節陰性率沒有變化的跡像外，所有篩檢績效指標都有所改善。未來需要進行更多的研究來評估長期結果，確保過度診斷不會增加。

另外需要注意的是，並非所有國家都採用相同的乳癌篩檢方案和間隔時間。美國的乳癌篩檢方案與丹麥的方案不同。

參考文獻”2024 年6 月4 日，《放射學》。

編譯來源：ScitechDaily