一位放射科医生凝视着屏幕上被AI标记出的细微异常，这个可能被人类专家忽略的线索，正预示着乳腺癌筛查领域一场静默革命的到来。
近日，《柳叶刀》杂志发布了一项里程碑式的研究成果，来自瑞典的MASAI随机对照试验显示，在乳腺X线摄影筛查中引入人工智能辅助，能使筛查后两年内的癌症漏诊率降低12%。
这项涉及超过10.5万名瑞典女性的研究是首个评估AI在乳腺癌筛查中作用的随机对照试验。研究团队将参与者随机分为两组：一组接受AI辅助的筛查，另一组接受标准的双放射科医生读片。
在为期两年的随访中，AI辅助组每1000名女性中有1.55例“间隔期癌症”（即在一次阴性筛查结果后、下一次计划筛查前被诊断出的癌症），而标准组为1.76例。
01 研究突破
这项发表在《柳叶刀》的研究标志着AI在医疗筛查领域迈出了重要一步。超过10万名瑞典女性参与的这一试验，是首个探讨AI在乳腺癌筛查中作用的随机对照试验。
试验采用了一种创新的工作流程：AI系统首先分析乳腺X线照片，根据风险分级将低风险案例分配给单名放射科医生审阅，而高风险案例则交由两名医生共同审核。
该AI系统经过超过20万次来自10多个国家多机构检查的训练、验证和测试。这种严谨的开发过程为研究结果的可靠性奠定了基础。
02 漏诊之困
在欧洲，乳腺X线筛查标准程序要求两名放射科医生共同审阅每张乳腺X线照片。即便如此，仍有相当比例的乳腺癌在筛查中被遗漏。
估计有20%-30%的“间隔期癌症”本可以在前一次乳腺X线检查中被发现。这些在常规筛查间被诊断出的癌症往往比筛查时发现的癌症更具侵袭性或更晚期，治疗难度也更大。
间隔期癌症的存在一直是乳腺筛查领域的难题，而MASAI试验首次提供了有力证据，表明AI技术能够有效减少这类“漏网之癌”。
03 数据呈现
研究数据揭示了一幅清晰的图景：AI辅助筛查不仅提高了癌症检出率，还改善了癌症检测的质量。
在筛查阶段，AI辅助组就检测出了81%的癌症病例，而标准组仅为74%。更值得注意的是，AI辅助组筛查出的侵袭性亚型癌症减少了27%，大肿瘤减少了21%，侵袭性癌症减少了16%。
两组假阳性率相似，AI组为1.5%，标准组为1.4%。这一数据缓解了人们对AI可能导致过度诊断的担忧。
04 增效减负
除了提高诊断准确性，AI辅助筛查还显著减轻了放射科医生的工作负担。早期试验结果显示，AI支持的筛查使医生工作量减少了44%。
这种效率提升在放射科医生短缺的全球背景下显得尤为重要。研究作者之一杰西·戈默斯指出：“我们的研究结果证明，使用AI可以减轻放射科医生巨大的工作压力。”
AI辅助使这些专家能够专注于其他临床任务，可能会缩短患者的等待时间。对于乳腺癌患者而言，更快的诊断意味着更早开始治疗，这往往与更好的预后相关。
05 审慎前行
尽管研究结果令人振奋，但专家们呼吁在推广应用AI技术时保持谨慎态度。试验领导者克里斯蒂娜·朗博士强调：“在医疗保健中引入AI必须谨慎进行。”
她指出需要使用经过测试的AI工具，并持续监控以确保掌握AI对不同地区和国家级筛查计划的影响数据。
法国国家放射科医师联合会主席让-菲利普·马森也表达了类似观点，他指出“放射科医生的眼睛和经验必须纠正AI的诊断”，因为有时“AI工具会将乳腺组织的非癌性变化误判为癌症”。
06 未来筛查
随着全球乳腺癌负担不断加重——2022年有超过230万女性被诊断出乳腺癌，67万人因此死亡，技术创新成为优化筛查体系的关键。
瑞典MASAI试验的成功正在激发更大规模的研究。英国已启动一项涉及70万名女性的试验，测试AI工具能否更早发现乳腺癌。
这项名为EDITH的尖端试验如果成功，AI可能会挽救更多生命并缩短等待名单。已退休的乳腺外科医生利兹·奥赖尔登博士表示：“我希望英国EDITH试验的结果也能同样积极。”
试验数据显示，AI辅助组中81%的癌症在筛查阶段就被发现，而传统组仅为74%。两组假阳性率保持相似，AI辅助并未增加不必要的召回率。
“间隔期癌症的减少是最令人振奋的发现。” 一位未参与该研究的癌症筛查专家评论道。这些在常规筛查之间悄然发展的肿瘤往往更具侵袭性，而AI似乎特别擅长在早期抓住它们的踪迹。
随着全球范围内针对AI辅助筛查的更大规模试验逐步展开，乳腺X线摄影检查室的安静革命正在悄然改变女性健康的未来图景。
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