人工智能提高了放射科医生检测乳腺癌的准确性
快速阅读: 据《News-Medical.Net》称，一项研究发现，AI辅助提高了放射科医生检测乳腺癌的准确性，并引导他们关注可疑区域。眼动追踪显示，AI帮助医生更专注病变部位。
北美放射学会 2025年7月8日
根据今天发表在《放射学》上的研究，人工智能（AI）在阅读筛查乳腺X线摄影时提高了放射科医生对乳腺癌的检测准确性，帮助他们将更多注意力集中在可疑区域。《放射学》是北美放射学会（RSNA）的期刊。
此前的研究表明，用于决策支持的人工智能在不延长阅读时间的情况下提高了放射科医生的性能，增加了癌症检测的敏感性。然而，人工智能对放射科医生视觉搜索模式的影响尚未得到充分研究。
为了进一步了解，研究人员使用眼动追踪系统，比较了放射科医生在没有和有AI决策支持系统的情况下阅读筛查乳腺X线摄影时的表现和视觉搜索模式。该系统包含一个安装在屏幕前的小型摄像头设备，配备两个红外灯和一个中央摄像头。红外灯照射放射科医生的眼睛，反射光由摄像头捕捉，从而计算出放射科医生眼睛在屏幕上的精确坐标。
在这项研究中，12名放射科医生阅读了150名女性的乳腺X线摄影检查，其中包括75名患有乳腺癌的女性和75名未患乳腺癌的女性。
相较于无辅助阅读，放射科医生在AI支持下的乳腺癌检测准确性更高。未发现显著差异。
“结果令人鼓舞，”Gommers表示，“有了AI信息的帮助，放射科医生表现得更加出色。”
眼动追踪数据显示，当有AI支持时，放射科医生在包含实际病变的区域花更多时间观察。
“放射科医生似乎会根据AI的怀疑程度调整他们的阅读行为：当AI给出低分时，这可能减轻了他们的担忧，帮助他们更快地处理明显正常的病例，”Gommers说。“相反，高AI分数促使放射科医生进行更细致的复查，尤其是在更具挑战性或细微的病例中。”
眼动追踪数据显示，当有AI支持时，放射科医生在包含实际病变的区域花更多时间观察。
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Gommers表示，AI的区域标记功能就像视觉提示，引导放射科医生的注意力到可疑区域。她表示，本质上，AI起到了额外的一双眼睛的作用，为放射科医生提供了增强其解读准确性和效率的额外信息。
“总体而言，AI不仅帮助放射科医生关注正确的病例，还引导他们注意这些病例中最相关的区域，这表明AI在提高乳腺癌筛查中的性能和效率方面发挥重要作用，”Gommers说。
Gommers表示，AI的区域标记功能就像视觉提示，引导放射科医生的注意力到可疑区域。她表示，本质上，AI起到了额外的一双眼睛的作用，为放射科医生提供了增强其解读准确性和效率的额外信息。
Gommers指出，过度依赖错误的AI建议可能导致错过癌症或不必要的额外检查。然而，多项研究发现，AI在乳腺X线摄影解释方面的表现不相上下，这表明错误的AI信息的风险相对较低。
为了降低错误的风险，Gommers表示，重要的是AI要高度准确，并且使用它的放射科医生对自己的决策负责。
“教育放射科医生如何理性分析AI信息是关键，”她说。
研究人员目前正在开展额外的读者研究，以探索何时应提供AI信息，例如在打开案例时立即提供，还是根据需要提供。此外，研究人员还在开发方法来预测AI是否犹豫。
“这将使AI支持的使用更加有针对性，在它很可能提供有效帮助的时候才应用，”Gommers说。
来源：北美放射学会
期刊参考文献：
Gommers, J. J. J., et al. (2025) AI决策支持对筛查乳腺X线摄影中放射科医生表现和视觉搜索的影响。
《放射学》。
doi.org/10.1148/radiol.243688
(以上内容均由Ai生成)
