威斯康星州将参与美国首次大规模临床试验，旨在评估人工智能能否通过辅助医生更精准解读乳腺X光检查结果，从而提高乳腺癌检出率。
该试验由加州大学洛杉矶分校和加州大学戴维斯分校主导，将在威斯康星大学健康系统及威斯康星大学麦迪逊分校医学院，以及另外四个州的学术医疗中心，分析数十万份乳腺X光检查影像。威斯康星研究人员表示，此项研究对于深入理解人工智能在癌症筛查中的潜在效益与局限至关重要。
根据州卫生部门最新数据，2022年威斯康星州有超过6,300名女性被诊断出乳腺癌，占该州女性癌症病例总数的三分之一以上。过去十年间，每年平均约715名女性死于乳腺癌。
威斯康星大学麦迪逊分校医学院公共卫生学院放射科研究副主任兼试验联合首席研究员克里斯托弗·李博士指出，尽管乳腺X光检查对检测乳腺癌至关重要，但仍有八分之一的癌症无法通过该技术检出。部分病例在乳腺组织致密的女性中难以识别，或因肿瘤过小而被放射科医生遗漏。
李博士及其研究团队将评估ScreenPoint医疗公司开发的、已获美国食品药品监督管理局批准的AI工具Transpara，能否识别更细微的影像特征。
李博士表示：“人工智能在更早发现癌症方面的潜力意义重大，因为早期干预可实现治愈。我们的核心目标是证实这些工具的实际有效性。目前它们正被迅速推广应用。”
在临床试验过程中，患者接受乳腺X光检查的流程保持不变。结果解读阶段，乳腺X光片将被随机分配为仅由放射科医生独立判读，或由放射科医生在AI工具辅助下判读。李博士解释，结果将揭示该工具是否提升了诊断准确率，同时观察放射科医生是否过度依赖AI评分而弱化自身专业判断。
关键在于，AI工具不会成为最终裁决者。放射科医生将对乳腺X光片呈现的结果进行最终审核，若认为AI发现存在错误，可推翻其结论。
威斯康星大学健康系统的乳腺影像医学主任、试验现场首席研究员梅·埃莱扎比博士表示，她本人也将使用该工具并提供反馈。她将此类AI比作脑外科医生在手术室采用的新技术——并非取代医师专业能力，而是作为辅助工具。该技术有望增强对乳腺X光检查结果的信心，并加速报告生成。
埃莱扎比博士表示：“这就像拥有一个能提供实时反馈的合作伙伴。”
研究人员在期待AI工具提升癌症检出率的同时，也在严格评估其是否过度标记最终被证实为非癌变的可疑区域。乳腺X光检查中的假阳性问题长期存在，不仅引发患者焦虑，还导致额外筛查和医疗成本增加。美国国家癌症研究所数据显示，约10%的女性在乳腺X光检查后需接受进一步检测，但其中仅极少数实际患有癌症；2022年一项研究发现，在持续十年的年度筛查中，半数接受3D乳腺X光检查的女性会出现假阳性结果。
埃莱扎比博士强调：“每项技术进步都伴随热情，但审慎态度至关重要。”
她指出，此类研究的价值在于测试工具在真实医疗环境中的运作效果。先前试验虽展现潜力，但规模有限。
李博士表示，未来人工智能对癌症筛查的解读精度可能提升至部分乳腺X光检查可由AI独立完成的程度。不过即便实现，也将在遥远的将来。他提出这一可能性的背景是当前放射科医生和技术人员严重短缺。
李博士透露，该试验本月已在加州大学洛杉矶分校启动，并将于1月在威斯康星大学麦迪逊分校展开。试验将持续两年，由华盛顿特区非营利组织以患者为中心的结果研究研究所提供1600万美元资助。
玛德琳·海姆为《密尔沃基哨兵报》报道健康与环境新闻。联系方式：920-996-7266 或 mheim@gannett.com。
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