人工智能与放射科医生协作，乳腺癌筛查成本最多降低30%

新研究显示，在乳腺癌筛查中，人工智能（AI）与人类放射科医生的合作可以大幅降低筛查成本，而不会影响患者安全。这项由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的梅赫梅特·埃伦·阿森（Mehmet Eren Ahsen）教授及其合作者共同撰写的研究发表在《自然通讯》（Nature Communications）期刊上。 研究人员分析了三种决策策略的效果：专家独立策略（当前临床标准，即每位放射科医生阅读所有乳房X光片）、自动化策略（完全依赖AI进行筛查）和委派策略（AI初步筛查并标记高风险或不确定病例供放射科医生进一步检查）。模型考虑了包括实施成本、放射科医生时间、后续程序以及潜在诉讼在内的多种费用，并使用了来自全球AI乳腺癌筛查竞赛的真实数据。研究结果表明，委派策略在节省成本方面表现最佳，最多可节约30.1%的成本。 阿森教授指出，尽管AI在识别低风险病例方面表现出色，但在处理高风险或模棱两可的情况时，人类放射科医生仍然更胜一筹。“AI能够帮助筛选出相对明确且容易解读的低风险病例，从而减轻医生的工作负荷。而在高风险或复杂的病例中，医生则能更精准地做出判断。这种方式实现了资源的最大化利用。” 每年在美国就有近4000万次乳腺癌筛查，这一过程既耗费时间又成本高昂，尤其是由于假阳性和假阴性结果导致的额外筛查和治疗。假阳性率10%意味着每年有400万名女性需要回到医院进行更多的检查，这不仅增加了医疗负担，还给患者带来了巨大的心理压力。阿森表示，通过AI委派策略，可以在患者仍在医院时立即标记出需要进一步检查的高风险病例，提高整个工作流程的效率。 研究还提出了在医疗服务中如何更合理地实施和监管AI的问题。例如，在乳腺癌高发地区，仍需依赖更多的人类专家；而在放射科医生短缺的发展中国家，AI可能成为一种有效的补充工具。此外，关于法律责任的分配问题，如果对AI系统的严格责任标准高于人类医生，医疗保健组织可能会规避涉及AI的自动化策略，即使这些策略在经济上是有利的。 该研究的发现不仅对乳腺癌筛查具有重要意义，也可能适用于其他医学领域，如病理学和皮肤病学，这些领域的诊断准确性同样关键。无限工作能力的AI可以在任何时间和任何地点连续工作，不会因为疲劳而减少效率。因此，这个框架能够指导医院、保险公司、政策制定者和医疗保健从业者就AI的整合做出基于证据的决策。