通过乳房X线照相术对乳腺癌进行筛查已显示可通过在较早阶段检测疾病来改善预后并降低死亡率。但是，在乳腺钼靶筛查中遗漏了许多癌症。
现在，研究人员报告说，人工智能(AI)可能会改善阅读乳腺癌筛查的乳房X光照片。他们的发现“在同时使用人工智能工具的同时提高乳房X光检查的乳腺癌检测准确性”最近发表在《放射学：人工智能》杂志上。
研究人员指出：“几十年来，乳腺X射线摄影一直是乳腺癌的一线筛查工具，每年有超过2亿名女性接受检查。”“但是，即使面对最新的技术进步，敏感性和特异性的局限性仍然存在。筛查过程中可能会漏掉多达30–40%的乳腺癌，而平均而言，从筛查中被召回进行诊断性检查的女性中，最终只有10%的女性被发现患有癌症...假设使用新的AI系统可以在阅读数字化X线乳房摄影检查时提高放射科医生在乳腺癌检测中的性能。”
研究人员使用了Therapixel公司的AI工具MammoScreen，可以将其与X线摄影相结合来辅助癌症检测。MammoScreen旨在在二维数字乳房X线照片上识别出可疑乳腺癌区域，根据一组完整的四个视图评估其恶性可能性，并生成一组具有相关可疑分数的图像位置。
研究人员评估了2013年至2016年间采集的240张2D数字化乳腺X线照片图像的数据集，其中包括不同类型的异常。数据集的一半是在没有AI的情况下读取的，另一半是在AI的帮助下读取的。
“在没有AI的情况下，阅读器的接收机工作特性曲线(AUC)下的平均面积为0.769(95%CI：0.724，0.814)，而在AI情况下为0.797(95%CI：0.754，0.840)。AUC的平均差异为0.028(95%CI：0.002，0.055，P = .035)。使用AI支持时，平均灵敏度提高了0.033(P = .021)。阅读时间随AI工具得分而变化。对于恶性可能性低(<2.5%)，第一次阅读时间与第二次阅读时间大致相同。对于更高的恶性可能性，使用AI可使阅读时间平均增加，”研究人员写道。