谷歌AI筛查乳腺癌：比医生更灵敏特异

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2023-09-25 18:48:46

谷歌AI筛查乳腺癌：比医生更灵敏特异

乳腺癌是女性癌症死亡的第二大原因，早发现早治疗是改善预后的重要策略。目前很多发达国家都提倡40-50岁的适龄女性进行乳腺癌筛查，在英美两国每年有四百二十万女性接受筛查。乳腺癌筛查的主要方法就是我们都很熟悉的乳房X光造影了。

以往AI取得的成就，奇点糕这里也不再重复叨叨叨了，感兴趣的读者可以去后台搜索以前写过的报道，或者干脆来《医学趋势50讲》一口气听个过瘾。如果在乳腺癌上也能拿下一成，那无疑是能够大大改善好医生短缺和医疗平等的问题。

这个新AI呢，实际上是由三个深度学习模型组合而来的，它们分别针对单个病变、单个乳房和整个病例进行分析，每个模型产生一个乳腺癌风险评分，最终预测结果则是三者的平均值。数据上，研究者们选择了来自横跨大洋的英国和美国的两个大型临床数据集，二者的随访时间都比较长，这样就能够降低无法识别的微小癌灶造成的偏倚。方法上，研究者们设计了三轮对比。

比赛很激烈啊，奇点糕有点兴奋起来了（搓搓手.gif）数据集详情+试验设计先看第一轮结果。在英国，每份X光片会由两名医生解读，也就是临床上说的双重阅片。如果两位医生的解读结果有分歧，那么再引入第三人的意见。第二名医生可以参考第一名医生的意见。和第一名医生对比，AI的特异性绝对值高了1.2%，敏感性绝对值高了2.7%。和第二名医生、以及分歧情况下的第三人相比，AI表现相当。在美国，则由一位医生全权负责阅片，此时AI的特异性绝对值高了5.7%，敏感性则高了9.4%。总结一下，在英国数据集中，AI筛查能够比医生降低1.2%的假阳性、2.7%的假阴性；在美国数据集中，AI筛查能比医生降低5.7%的假阳性、9.4%的假阴性。

简单来说，第二轮就是只用英国数据集训练AI，然后只用在美国数据集中。这个数据就很厉害。即使没有经过美国数据集的调整，AI的表现仍旧超过美国放射科医生的平均水准，降低了3.5%的假阳性、8.1%的假阴性。第三轮，终于到了真人PK了。这一轮的6名医生是由相关委员会认证的符合MQSA资格的放射科医生，“试卷”则是随机抽样的500张X光片。从平均数据来看，AI的性能要大大超过医生们，AUC差异达到了11.5%。三轮全胜，就很赞。

研究者们给出了两个可行的思路。第一，AI可以帮助医生减少阅片工作量。比如说我们刚提到英国是采取双重阅片的，那么如果AI和第一名医生结论一致，我们就可以省下第二名医生的工作量。在实验室模拟中，这种方案能够省下88%的第二次阅片。第二，AI可以帮助快速筛查出需要优先诊断的病例。在英国数据集中，保持99.99%的阴性预测值（NPV）的情况下，AI的特异性仍有41.15%，美国数据也达到了接近的34.79%；另一方面，英国数据集在85.6%的阳性预测值（PPV）下，敏感性能达到41.2%，美国数据集82.4%PPV可实现29.8%的敏感性。这意味着，AI可以快速确定30%-40%需要优先诊断的病例，这部分病例的乳腺癌确诊率预计为5/6。而在目前的临床实践中，X光片异常召回的病例，乳腺癌确诊比例只有22.8%（UK）和4.9%（USA）。

AI在临床上到底能不能也拿高分，看来还得更多时间去验证呀。不如来《医学趋势50讲》观测一下医学AI的大趋势吧！

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