全国各地的诊所开始为患者提供一项新服务:不仅由放射科医生读取乳房X光照片,还由人工智能模型读取。 提供这些工具的医院和公司宣称它们有能力加快放射科医生的工作速度,并比单独使用标准乳房X光检查更早地发现癌症。
目前,乳房 X 光检查可检测出约 87% 的乳腺癌病例。 年轻女性和乳房致密的女性更有可能不患癌症。 它们有时会导致假阳性结果,需要进一步检测以排除癌症,并且还可能导致癌前病变,这些癌前病变可能永远不会引起严重问题,但仍然需要治疗,因为不接受治疗的风险是不可预测的。
“这绝不是一门完美的科学,”斯米洛癌症医院和耶鲁大学癌症中心乳腺影像科主任约翰·莱文 (John Lewin) 博士说。
专家们对提高乳腺癌筛查准确性的前景感到兴奋,美国每年有 30 万名女性被诊断出乳腺癌。 但他们也担心这些人工智能工具是否能在不同的患者群体中发挥良好作用,以及是否能有意义地提高乳腺癌的生存率。
人工智能分析如何运作?
乳房X光检查包含大量有关乳腺组织和导管的信息。 某些图案,例如边缘粗糙的亮白点,可能是癌症的征兆。 相比之下,细白线可能表明钙化可能是良性的,或者可能需要进一步检查。 人类可能很难将其他图案与正常乳房组织区分开来。
纽约长老会/威尔康奈尔医学中心专门从事乳腺成像的放射科医生 Katrina Dudelzon 博士说,在某些情况下,人工智能模型可以“看到我们看不到的东西”。
当图像通过人工智能软件运行时,该软件会突出显示需要放射科医生进一步关注的可疑区域。 一些型号还可以记录图像,以帮助忙碌的放射科医生确定首先检查哪些扫描的优先顺序。
“我一天内轻松读取 100 张乳房 X 光照片,”哈肯萨克大学医学中心约翰·特鲁尔癌症中心乳腺科放射科医生 Carolyn Malone 博士说。 “我可以开始读那些人工智能说的更复杂的。”
在使用人工智能进行乳房X光检查的最大研究之一中,瑞典使用的模型通过以下方式改善了乳腺癌检测: 20%。 在一项涉及 80,000 名女性的试验中,该计划每 1,000 名女性检测出 6 例癌症病例,而放射科医生每 1,000 名女性检测出 5 例癌症病例。
A 2022年 丹麦的一项研究表明,人工智能模型还减少了误报,这意味着在乳房 X 光检查发现可疑位置后,需要返回医生进行进一步检查的女性更少。
但目前尚不清楚人工智能分析是否真的会减少乳腺癌死亡人数,或者只是通过更早地检测到更多癌症来增加生存人数。 放射科医生还不确定欧洲的研究结果将如何转化为美国,或者这些模型在更多样化的人群中效果如何。
“需要对人工智能工具和算法进行更加多样化的培训和测试,以便在不同种族和民族中开发它们,”Dodelsohn 博士说。 “人工智能只是一种根据所见进行学习的工具。”
部分专家 他们还担心在彻底筛查之前使用这些工具,并将其与 20 世纪 80 年代被誉为有助于更快检测乳腺癌的计算机辅助检测技术进行比较。 后来的一项大型研究表明,这项技术 未制作 乳房X光检查结果更准确。
当谈到人工智能分析乳房 X 光检查时,“我们可能无法发现我们的表现是否在几年内有所下降,”Lewin 博士说。
人工智能还无法做好某些事情,例如区分手术疤痕和肿瘤。 “你只需要一个人来做这件事,”马龙博士说。 她说,放射科医生,尤其是接受过乳腺成像培训的放射科医生,可以依靠患者的病史和他们自己的经验来识别这些异常。
值得为人工智能乳房X光检查付费吗?
食品和药物管理局 他允许 近两打用于乳腺X线摄影的人工智能产品。 其中一些工具正在少数诊所向患者发布,并正在由其他医院进行测试,希望在向患者提供这些工具之前确认这些工具提供的价值。
目前,放射科医生还没有可以用来向保险公司收取这项技术费用的计费代码。 这意味着一些中心可能会将成本转嫁给患者,自掏腰包进行人工智能分析 40 至 100 美元。 其他医院可能会承担费用并免费提供额外的分析。 然而,其他人可能会将这项技术保留用于研究目的,直到他们更加确定它可以为患者提供的价值。
人工智能需要一段时间才能成为日常护理的一部分,这将促使保险公司考虑报销。 杜德尔松博士说,即便如此,大多数患者也不需要人工智能进行乳房X光检查,尽管它可能为那些特别关心结果的人提供一些额外的保证。
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