全国性研究聚焦人工智能对乳腺X光检查准确性及患者体验的影响
（萨克拉门托讯）十月是乳腺癌防治宣传月。40岁以上女性被建议每年接受乳腺X光检查，因为早期发现是战胜乳腺癌的关键。人工智能（AI）目前广泛应用于医疗场景辅助判断乳腺癌筛查结果，但其实际效果如何？
加州大学戴维斯分校健康中心将助力解答这一问题。该机构正共同主导一项新获资助的全国性临床试验，旨在评估人工智能能否帮助放射科医生更精准地解读筛查用乳腺X光片。
研究目标在于提升乳腺癌检出率，并减少因误判导致的不必要复查及患者焦虑。
这项名为PRISM试验（乳腺X光筛查人工智能实用随机对照试验）的研究，获得了患者中心结果研究所（PCORI）1600万美元的资助。
研究将在加利福尼亚州、佛罗里达州、马萨诸塞州、华盛顿州和威斯康星州的学术医疗中心及乳腺影像机构中，分析数十万例乳腺X光检查的解读结果。
"PRISM是美国首个大规模随机对照试验，用于评估人工智能在乳腺癌筛查解读中的实效性，"黛安娜·米格里奥雷蒂表示。她作为双首席研究员，将领导设在加州大学戴维斯分校健康中心的数据协调中心。米格里奥雷蒂同时担任该校公共卫生科学系生物统计学部门主任，并联合领导戴维斯综合癌症中心的人群科学与癌症控制项目。
"我们正严格评估AI辅助解读能否改善筛查效果，"她强调，"目标并非用AI取代放射科医生，而是检验AI作为'副驾驶'在解读乳腺X光片时的有效性。"
PRISM试验成果将即时应用于临床实践
乳腺癌仍是美国女性癌症死亡的第二大原因。虽然常规乳腺X光筛查通过早期发现降低死亡率，但也存在弊端——包括假阳性结果可能导致不必要的检查、焦虑和医疗成本。此外，乳腺X光检查有时也会漏诊癌症。
"试验结果将指导临床实践、医保覆盖决策、技术应用规范，以及我们向患者说明筛查中AI使用的方式，"米格里奥雷蒂解释道，"业界普遍乐观认为AI将提升医疗质量，但极少有随机对照试验真正测量过其在现实环境中的效果。"
研究采用协作式人工智能研究方法
PRISM试验由患者权益倡导者、临床医生、医疗系统管理者及政策制定者紧密合作开发。
该试验汇集了七家顶尖学术医疗中心。加州大学洛杉矶分校担任行政协调机构，其他参与方包括加州大学圣地亚哥分校、波士顿医疗中心、迈阿密大学、华盛顿大学和威斯康星大学。
所有参与机构将维持常规筛查流程，患者体验不受影响。乳腺X光片将被随机分配由放射科医生独立解读，或在其使用AI辅助工具的情况下进行解读。所有情况下，最终结果均由放射科医生判定。
加州大学戴维斯分校健康中心的角色并非招募受试者，而是收集各参与机构数据并执行研究分析。
除分析癌症检出率和复查率外，研究还将通过焦点小组和问卷调查，收集患者与放射科医生对AI辅助诊疗的认知与信任度反馈。
"这项研究为我们提供了生成独立可信证据的机会，且始终将患者视角置于核心位置，"米格里奥雷蒂表示。
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