根據(jù)《放射學(xué)》雜志上的一項新研究，與常用的臨床風(fēng)險因素相比，一種被稱為深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜人工智能能更好地區(qū)分后來會患乳腺癌和不會患乳腺癌婦女的乳房X光照片。研究人員說，這些發(fā)現(xiàn)顯示了人工智能作為放射科醫(yī)生助手的潛力，可以減少不必要的成像和相關(guān)費用。

一般建議婦女從40歲開始每年做一次乳房X光檢查以篩查乳腺癌。研究表明，乳房X光檢查通過減少晚期癌癥的發(fā)生率來降低乳腺癌的死亡率。乳房X光檢查不僅有助于發(fā)現(xiàn)癌癥，而且還通過測量乳房密度提供了一個衡量乳腺癌風(fēng)險的標(biāo)準(zhǔn)。雖然乳房X光檢查中較密的乳房與較高的癌癥風(fēng)險有關(guān)，但還有其他未知因素可能會導(dǎo)致患癌風(fēng)險。

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在一項新研究中，研究人員使用了6369名參加乳房X光篩查婦女的25000多張數(shù)字篩查乳房X光照片數(shù)據(jù)集。其中1600多名婦女患上了篩查發(fā)現(xiàn)的乳腺癌，351名婦女患上了間歇性侵入性乳腺癌。研究人員利用這個數(shù)據(jù)集，對深度學(xué)習(xí)模型進行了訓(xùn)練，以便在乳房X光檢查中找到可能與癌癥風(fēng)險增加有關(guān)的細節(jié)或信號。當(dāng)他們測試基于深度學(xué)習(xí)的模型時，它在評估間隔期癌癥風(fēng)險因素方面表現(xiàn)不佳，但它在確定篩查發(fā)現(xiàn)的癌癥風(fēng)險方面表現(xiàn)優(yōu)于包括乳房密度在內(nèi)的臨床檢測。

結(jié)果顯示人工智能獲得的額外信號為篩查發(fā)現(xiàn)的癌癥提供了更好的風(fēng)險估計，它幫助醫(yī)生實現(xiàn)了將婦女分為乳腺癌的低風(fēng)險或高風(fēng)險的目標(biāo)。這些發(fā)現(xiàn)對臨床實踐有重大影響，因為在臨床實踐中，僅乳房密度就能指導(dǎo)許多管理決策。與其建議明年再來一次篩查，不如將乳房X光檢查呈陰性的婦女按風(fēng)險分為三種，即乳腺癌的低風(fēng)險、篩查發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險升高或未來三年侵入性癌癥風(fēng)險升高。