乳腺癌是全球女性面临的主要健康威胁之一，而早期筛查是提高治愈率、改善预后的关键。乳腺钼靶检查作为目前最有效的筛查手段之一，每年在全球范围内进行数千万次。然而，传统的筛查流程面临诸多挑战：耗时耗力、人力成本高昂，同时假阳性结果导致的后续检查不仅增加了医疗开支，也给患者带来不必要的焦虑；而假阴性则可能延误病情，造成严重后果。
面对日益增长的筛查需求和放射科医生资源的相对短缺，如何优化筛查流程、提高效率并降低成本，成为医学界亟待解决的问题。近年来，人工智能（AI）在医学影像领域的飞速发展，为这一难题提供了新的解决方案。
AI在乳腺癌筛查中的潜力探索
一项由Ahsen等人在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上发表的最新研究，深入探讨了AI在乳腺癌筛查中的应用策略。研究人员构建了一个决策模型，比较了三种不同的筛查模式：
- 专家独立模式：即目前的标准流程，所有乳腺钼靶影像均由放射科医生独立判读。
- AI全自动化模式：所有影像完全由AI系统判读，无需人工介入。
- AI协作委托模式：AI首先进行初步筛查，将低风险影像标记出来，而将高风险或可疑影像委托给放射科医生进行详细判读。
该模型综合考虑了实施成本、放射科医生时间、后续检查费用以及潜在的法律风险等多种因素，并利用真实的乳腺钼靶影像数据集（来自一项全球性的AI众包挑战赛数据）进行评估。
研究发现：智能协作模式效益显著
研究结果令人振奋：AI协作委托模式在成本效益方面显著优于专家独立模式和AI全自动化模式。在不牺牲患者安全和诊断准确性的前提下，这种人机协同的策略能够带来高达30.1%的成本节约。
研究指出，尽管AI在处理大量数据方面具有优势，但目前的AI系统在判读复杂或模棱两可的影像时，其准确性仍不及经验丰富的放射科医生。AI协作委托模式的精妙之处在于，它充分发挥了AI擅长快速识别“正常”或“低风险”影像的优势，从而大幅减轻了医生的工作负担，让医生能够将宝贵的时间和精力集中于那些更具挑战性、更需要专业判断的高风险病例。
正如研究主要作者Mehmet Eren Ahsen博士所强调的：“AI的真正价值并非取代人类，而是通过战略性的任务分派来协助人类。”
优化筛查流程，为后续治疗争取时间
这项研究结果对于优化医疗机构的诊断工作流程具有重要指导意义。通过引入AI协作委托模式，医院和诊所可以在不增加人力投入的情况下，处理更多的筛查量，缩短患者等待时间，并降低因假阳性导致的额外检查成本和患者焦虑。尤其是在放射科医生资源相对匮乏的地区，这种模式的应用潜力更大。
早期、准确的乳腺癌诊断对于后续的治疗方案选择和疗效至关重要。一旦确诊，患者需要及时获取最适合病情的药物，这可能包括各类靶向药、抗癌药，有时也需要高性价比的仿制药。获取这些药物，特别是海外上市的新药或特定仿制药，可能会面临渠道和信息的挑战。
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未来展望与挑战
AI在医学影像诊断领域的应用前景广阔，除了乳腺癌筛查，其潜力也延伸至病理学、皮肤病学等对诊断准确性要求极高的领域。这项研究为医疗机构、保险公司、政策制定者和医护人员提供了基于证据的AI整合决策框架。
当然，AI在医疗领域的广泛应用仍需克服一些挑战，例如法律责任的界定、监管政策的完善等。但可以肯定的是，AI将持续深入医疗健康领域，而如何以最有效、最安全的方式将其作为辅助工具服务于人类，将是未来研究和实践的重要方向。
这项研究由Mehmet Eren Ahsen博士和Mehmet US Ayvaci博士共同完成，他们对研究贡献相同。
