英国首次对人工智能（AI）在乳腺癌筛查中的应用进行的全面评估发现，与目前临床流程相比，AI可将乳腺癌检测率提高10.4%，并有可能将医疗工作者的工作量降低30%以上。该评估今天发表在《自然·癌症》上，由阿伯丁大学、NHS格兰扁地区医疗系统以及Kheiron医疗技术公司（现属DeepHealth公司）的科学家、临床医生和软件开发者团队共同完成。
研究发现，AI不仅有助于检测出更多癌症（其中大部分为侵袭性高级别肿瘤），还能将受影响女性的通知时间从14天缩短至仅3天。作者指出，这“意义极其重大，因为尽早检出高级别癌症可更早进行治疗，从而提高治疗成功的可能性。”
研究人员还发现，将AI作为大规模筛查项目的一部分，可减少被不必要召回进行进一步评估的女性数量，包括不必要的活检。研究团队表示，这将显著减轻患者的压力和焦虑，同时节省医疗资源和成本。
这项由阿伯丁大学主导的评估，是对NHS格兰扁地区GEMINI项目的推进。该项目得益于苏格兰北部NHS创新中心的协助。
团队评估了由Kheiron公司开发的AI软件工具Mia，如何在NHS格兰扁地区对10889名女性进行的常规乳腺筛查中为医疗工作者提供支持。
格拉斯哥大学数据科学讲师、该研究第一作者、前阿伯丁大学研究员Clarisse de Vries博士解释了为什么GEMINI评估对成千上万女性影响巨大：“作为英国乳腺癌筛查计划的一部分，英国所有50至70岁的女性每三年受邀进行一次乳腺X光检查。这导致每年进行超过200万次乳腺X光检查。目前，在英国，为了减少漏诊，每张乳腺X光片由两名放射科医生阅读。然而，有些乳腺癌极难发现，乳腺X光片并不能总是清楚显示是否存在乳腺癌。因此，当乳腺X光片上疑似有癌症时，女性会被召回进行额外检查。尽管如此，在此过程中仍有约20%的癌症被漏诊。此外，被召回进行进一步评估的女性中，确诊癌症的比例并不高。每召回五名女性，大约只有一人会被诊断出乳腺癌。这意味着她们承受了不必要且往往创伤性的检查，更不用说给患者带来的额外担忧。这就是为什么我们的发现如此重要——我们不仅找到了更快、更准确地检出乳腺癌的最佳方法，还找到了减少女性回来接受不必要检查的方法。”
DeepHealth公司的业务和产品负责人、人口健康与临床AI主管Niccolo Stefani医学博士补充道：“这项研究表明，AI不仅能提升临床准确性，更能重塑医疗服务的提供方式。通过在更早阶段发现更多癌症并减少不必要的干预，我们不仅帮助改善当今女性的预后，还为可扩展的、前瞻性的护理树立了新标准。这是一个真实的案例，展示AI驱动的解决方案如何可能实现疾病分期转变。”
研究团队发现，AI可以通过执行与人类专家类似的任务来支持乳腺筛查，例如检查乳腺X光片并标出可疑区域。为了全面评估AI支持乳腺筛查的不同方式，他们测试了17种不同场景，将AI以不同操作点配置融入现有乳腺筛查工作流程的各个节点。结果显示，将AI作为第二阅片者（替代一名人类阅片者）及额外阅片者（作为安全网）相结合，能在不增加女性召回进行额外检查的情况下，实现工作量节省与早期癌症检出增加的最佳组合。
Clarisse de Vries博士说：“医疗和放射科正面临巨大挑战：工作量大、临床放射科医生短缺、人口老龄化。然而，尽管AI前景广阔，英国国家筛查委员会目前并不推荐在NHS乳腺筛查项目中使用AI。他们此前指出，证据基础在质量和数量上均不充分。我们的工作为支持AI的科学文献增加了高质量证据，同时也表明AI的使用可根据当地医疗需求进行调整，以提升服务效能。”
DeepHealth公司科学主管Annie Ng博士解释说：“我们非常自豪地展示临床AI解决方案在大规模筛查中的真实影响，以改善患者体验和结局。像GEMINI这样的项目对于建立信任和加速AI应用非常有意义。”
阿伯丁大学跨学科研究所（健康、营养与福祉）所长、健康数据科学教授Lesley Anderson解释了他们的做法：“我们独特的试验设计使我们能够以多种方式模拟AI在真实世界中的应用，这在以前从未有人做过。这种开创性方法使医疗服务提供者和政策制定者能够更好理解如何将AI操作性地整合到临床工作流程中，以支持乳腺筛查，并根据各自需求提供不同选项。”
NHS格兰扁地区东北苏格兰乳腺筛查临床主任、阿伯丁大学临床实践人工智能负责人Gerald Lip教授补充道：“我们的结果表明，AI可以有效支持乳腺筛查服务，提高癌症检出率并降低医生工作量。对放射科医生而言，AI是实践的增强。除了检出更多癌症，在需要两人阅片的英国和欧洲筛查项目中，对正常检查部分替换一名人类阅片者可以节省大量工作量并减少职业倦怠。底线是——如果没有AI，医生不可能这么早发现这些癌症。将AI转化为临床实践是未来十年的运营挑战之一。我们的发现以及我们进行这项前瞻性研究的创新方式将为关于在医疗中使用AI的讨论提供信息。”
该研究的发现有助于填补英国国家筛查委员会指出的多个证据空白。尽管还需要进一步研究来全面量化益处和潜在风险，但这项工作为该领域下一步发展奠定了重要基础。它直接支持即将开展的EDITH试验，该试验将把这项研究扩展到英国各地使用AI进行乳腺筛查的评估。其中苏格兰部分将由阿伯丁大学、NHS格兰扁地区和格拉斯哥大学共同领导。
NIHR科学创新总监Mike Lewis教授表示：“通过生成关于AI在乳腺癌筛查中安全有效使用的高质量证据，该团队展示了AI在提高检出率、减少患者不必要压力以及减轻NHS人力压力方面的潜力。这正是我们希望看到的创新——为整个医疗系统带来实实在在的改进。”
出版物详细信息：人工智能在多种工作流设置中整合进乳腺癌筛查的前瞻性评估：GEMINI研究。《自然·癌症》（2026）。通讯作者：Clarisse de Vries等。（DOI:10.1038/s43018-026-01126-1）
期刊信息：《自然·癌症》
由阿伯丁大学提供
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