回顾研究发现乳腺癌检测人工智能的缺陷

2021年9月1日发表在BMJ上的一篇综述表示：在临床环境中，人工智能（AI）想超越乳腺影像医生，还有很长的路要走。

英国University of Warwick的Karoline Freeman博士领导的研究小组回顾了过去十年中发表的12项研究，发现AI在乳腺癌筛查中质量差，适用性低。

Freeman及其同事写道：“从准确性或临床效果看，证据尚且不足以支持在乳腺癌筛查路径中，以任何方式引入AI去检查乳腺X射线摄影图像。”

近年来，人们对AI在帮助影像科医生检测癌症方面的潜力越来越感兴趣，一些研究强调其效能优于影像科医生。另外一些研究表明，AI与影像医生相结合有助于更准确地检测癌症。

然而，一些研究人员提出，AI可能会对筛查有负面效果。他们说“例如，如果AI能差别检测到更多的与低级别原位导管癌相关的微钙化，它就可能会改变乳腺癌筛查中检测到的疾病谱。在这种情况下，AI可能会增加过度诊断和过度治疗的比率，并改变利弊衡。”他们还指出，AI算法与影像科医生不同，AI不理解所查影像的背景、采集模式或意义。

University of Warwick的团队受英国国家筛查委员会的委托，通过回顾2010年至2020年发表的研究，确定是否有足够的证据支持在乳腺癌筛查实践中使用AI。其中三项研究将AI系统与放射科医生的临床决策进行了比较。在纳入的79,910名女性中，1,878名在筛查后12个月内筛查出癌症或间隔癌。在这些研究中评估的36个AI系统中，34个被发现不如单个放射科医生准确；所有的AI系统也被发现不如双人复阅准确。

在小型研究中看到了更多的希望。该团队研究了五项共1,086名女性参与的研究，报告显示，所有评估的AI系统都比单个放射科医生更准确。然而，研究人员指出，这些研究有很高的偏倚风险，其结果没能在大型研究中被验证。

在三项研究中，AI被用作预筛选工具，用于分类哪些乳腺X射线摄影图像需要放射科医生阅片，哪些不需要。它分别筛选出53%、45%和50%的低风险女性，但AI检测到的癌症只占放射科医生检测到癌症的10%、4%和0%。

研究者呼吁，在大规模筛查人群中，精心设计对照准确性研究、随机对照试验和队列研究。他们说：“这些研究将有助于了解集成AI系统后，乳腺癌筛查绩效的潜在变化。”

Freeman还表示，AI的希望之路是与放射科医生互补而不是竞争。他们写道：“通过强调这些AI研究的缺陷，我们希望鼓励未来的用户、委员和其他决策者在考虑将AI纳入乳腺癌筛查时，敦促提供关于其准确性的高质量证据。”

本篇为新闻译文，全篇原文发表于AuntMinnie.com，作者为该网站特约撰稿人Amerigo Allegretto