近日，一项发表在《JAMA Network Open》杂志上的研究显示，来自挪威国家公共卫生研究院的研究团队发现，用于乳腺癌检测的商用人工智能（AI）算法能够评估个体未来患乳腺癌的风险，并有助于早期诊断。

 

研究中，科学家们分析了116,495名年龄介于50至69岁之间的女性的数据，这些女性至少参加了三次每两年一次的乳腺X光筛查。研究结果表明，在每次筛查中，被诊断出患有乳腺癌的女性与未患癌女性的AI评分存在显著差异。

 

具体而言，在首次筛查中，被诊断为乳腺癌的女性的AI评分平均绝对差异为21.3，而在第二和第三次筛查中，该差异分别增加到30.7和79.0。对于在筛查间隔期内确诊的乳腺癌病例，AI评分的平均绝对差异分别为19.7、21.0和34.0。相比之下，未患乳腺癌的女性在三次筛查中的平均差异分别为9.9、9.6和9.3。

 

在评估AI算法的预测性能时，受试者工作特征曲线（ROC曲线）下的面积（AUC）显示，AI评分在预测乳腺癌方面具有较好的区分能力。在首次筛查中，AUC为0.63；第二次筛查时，AUC提高到0.72；第三次筛查时，AUC进一步提高到0.96。对于间隔期癌症，AUC分别为0.64、0.65和0.77。

 

这些结果表明，商用AI算法能够有效地识别出未来可能发展为乳腺癌的高风险女性，为个性化筛查方法的开发提供了新的途径，并有望推动人群的早期癌症诊断和筛查。

 

这项研究强调了AI技术在医疗领域的应用潜力，特别是在提高乳腺癌早期检测效率和准确性方面的作用。未来，随着技术的不断发展和完善，AI有望成为乳腺癌筛查和预防的重要工具之一。