引导乳腺癌筛查辩论：人工智能和精准医学的作用 - MedCity News

随着乳腺影像放射科医生、医学协会和倡导团体对 2024 年美国预防服务工作组 (USPSTF) 关于乳腺癌筛查的建议发表评论，关于女性应开始年度乳腺癌筛查的年龄的持续争论再次展开。他们的最新指南建议女性应在 40 岁开始进行乳腺筛查，这与 2015 年 USPSTF 建议从 50 岁开始进行乳腺筛查相比有重大变化。 

USPSTF 前成员 Russell P. Harris 博士在《内科医学年鉴》上发表的一篇社论中指出，没有足够的科学证据支持从 40 岁开始筛查的建议。他声称从 40 岁开始筛查可能会影响到患者的健康。导致额外的假阳性、不必要的成像、年轻女性的焦虑加剧，甚至是不必要的活检，同时并不能显着提高乳腺癌检出率：

– 对于 40 多岁的女性来说，这意味着更多的人接受筛查，但受益的可能性很低，但潜在的危害却是明确的。 –

美国放射学院立即反驳哈里斯博士的论点并为支持 USPSTF 建议的研究进行了辩护：

“每隔一年仅对 50 至 74 岁的女性进行筛查可能会导致多达 10,000 人额外的不必要的乳腺癌死亡。”

作为一名乳腺成像专家和长期全国女性健康倡导者，我读过双方的论点。我认识到，用于提出这些改变生活的建议的数据已有数十年历史，在为所有女性制定指导方针时提出了挑战。我还知道辩论双方的专家都在整理他们认为符合女性最佳利益的论点。

然而，随着这场争论蔓延到主流媒体，只会进一步加剧围绕乳房X光检查的混乱。我的患者已经对联邦强制警告感到困扰，该警告告诉 40% 的患者，她们的乳房组织致密，可能会影响乳房 X 光检查的有效性。我担心密度警告和关于起始年龄的争论将阻止女性完全开始年度筛查。我恭敬地建议，现在是我们重新思考这个问题并同意共同努力采取不同方法的时候了：增加获得挽救生命的筛查的机会，减少围绕筛查的焦虑，并将精准医学的原则纳入我们的乳房X光检查指南中。实现这一目标的方法是利用新兴的人工智能技术来彻底改变乳腺成像。

多年来，我一直主张使用断层合成（3D 乳房 X 光检查）和新改进的补充成像（简称 MRI）来根据患者个体的要求定制乳腺癌筛查。

并不是所有的女人都是一样的。许多因素影响癌症风险：种族、民族、遗传、家族史。一个关键变量是致密的乳房组织，它在不同程度上影响着近 40% 的女性。密度限制了乳房X光检查的灵敏度，因为致密的乳腺组织和可疑肿块在乳房X光检查上都显示为白色。这使得检测致密乳腺组织中的癌症就像大海捞针一样，这通常会导致许多误报和漏诊癌症。更糟糕的是，极其致密的乳腺组织是乳腺癌发生的独立危险因素。

我们可以通过采用人工智能技术来改进筛查流程、检测和治疗，而不是关注误报的可能性，让 40 多岁的女性远离乳房 X 光检查。人工智能可以自动对筛查病例进行分类，快速区分可疑肿瘤与周围健康组织，并首次超越乳房X光检查的灰度范围，利用颜色揭示致密乳腺组织中隐藏肿块的轮廓。这些人工智能技术可以改善治疗期间的监测，减少毁容手术的影响。

我们还必须系统地评估相对风险，而不是仅仅根据每个女性的年龄将她们纳入一个系统，隐含地假设她们都有相同的被诊断出患有癌症的风险。当我们继续拥抱人工智能并探索它如何使我们的医疗保健系统受益时，是时候认识到人工智能并没有取代我们，而是在增强我们的工作流程和护理。

我们应该使用人工智能根据量化风险、考虑家族史、种族、遗传学和密度等因素来制定乳腺癌筛查方案的建议。– 然后支持使用强大的新成像人工智能技术来处理那些需要更深入研究的案例。

例如，Lunit 和 Curemetrix 等几家公司显着改进了人工智能驱动的评分和评分产品，这些产品可以有效地充当第二个阅读器，以识别筛查和事先检查中的可疑区域。有几种软件设备使用人工智能来生成乳腺组织的密度排名。其他人正在致力于将图像数据与多种风险因素联系起来。这些强大的人工智能技术结合在一起就是解决方案。这是有针对性的精准医学，如果我们以此为己任，关于一刀切的筛查年龄的古老争论有一天将被视为黑暗时代。

照片：belchonock，盖蒂图片社

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