利用人工智能进行乳腺癌筛查的最有效方式可能是与人类放射科医师合作——而不是彻底取代他们，新的研究指出。
利用人工智能进行乳腺癌筛查的最有效方式可能是与人类放射科医师合作——而不是彻底取代他们，伊利诺伊大学厄本那-香槟分校的一位专注于医疗保健与技术交叉领域的专家共同撰写的新研究表示。
研究发现，一种“委派”策略——人工智能帮助分流低风险的乳腺X光检查，并将高风险病例标记为需要人类放射科医师更仔细检查——可能在不影响患者安全的情况下将筛查成本降低多达30%。
这些发现可能有助于塑造医院和诊所如何将人工智能整合到其诊断工作流程中，因为对早期乳腺癌检测的需求不断增长，而放射科医师短缺，穆罕默德·埃伦·阿赫森（Mehmet Eren Ahsen）表示，他是伊利诺伊大学的商业管理教授和德勤学者。
“我们经常听到这样的问题：人工智能能否取代这个或那个职业？”阿赫森说。“在这种情况下，我们的研究表明，答案是‘不完全是，但它肯定可以提供帮助’。我们发现，人工智能的真正价值并不在于取代人类，而是在于通过战略性任务分配帮助他们。”
这项研究发表在《自然通讯》期刊上，由德克萨斯大学达拉斯分校的穆罕默德·U·S·阿伊瓦奇（Mehmet U. S. Ayvaci）和拉达·穆克吉（Radha Mookerjee）以及纽约大学格罗斯曼医学院和纽约大学朗格尼健康中心的古斯塔沃·斯托洛维茨基（Gustavo Stolovitzky）共同撰写。
研究人员开发了一个决策模型，以比较乳腺癌筛查中的三种决策策略：专家单独策略——即放射科医师阅读每一份乳腺X光检查的当前临床规范；自动化策略，人工智能在没有人类监督的情况下评估所有乳腺X光检查；以及委派策略，人工智能进行初步筛查并将模糊或高风险病例转交给放射科医师。
该模型考虑了广泛的成本，包括实施成本、放射科医师时间、后续程序和潜在诉讼。它使用来自全球乳腺X光检查的人工智能众包挑战的真实数据评估结果，该挑战作为白宫科学技术政策办公室2016-17年癌症登月计划的一部分进行赞助。
研究人员发现，委派模型的表现优于完全自动化和专家单独方法，论文中称其成本节省高达30.1%。
尽管完全自动化放射学任务的想法从效率的角度来看可能很有吸引力，但研究警告称，当前的人工智能系统仍然无法取代在复杂或边界案例中的人类判断。
“人工智能在识别相对简单且易于解释的低风险乳腺X光检查方面表现出色，”阿赫森说，他还是卡尔伊利诺伊医学院的健康创新教授。“但对于高风险或模糊病例，放射科医师仍然优于人工智能。委派策略利用了这一优势：人工智能简化了工作负载，人工则专注于最棘手的病例。”
在美国，每年进行近4000万次乳腺X光检查，乳腺癌筛查是一个重要的公共卫生工具。然而，该过程在时间上和成本上都是几乎高昂的，既包括劳动成本，也包括因假阳性引发的后续程序。阿赫森表示，当肿瘤被遗漏时，导致的假阴性可能对患者和医疗提供者造成重大伤害。
“乳腺X光检查中的一个问题是，由于筛查数量庞大，会产生如此多的假阳性和假阴性，”阿赫森说。“如果你每年有4000万次乳腺X光检查，假阳性率为10%，那么就是四百万名女性被召回医院进行更多的预约、检查和测试，甚至可能进行活检。”
这一整过程只会增加患者的压力和焦虑，阿赫森说。
“这是一个噩梦场景，”他说。“后续预约往往需要几周时间，让患者在头顶上悬挂着一片乌云。对于他们来说，这是一个非常紧张的时期。”
借助人工智能和委派模型，医疗提供者可能能够简化这一过程。
“你接受筛查，人工智能发现它不喜欢的东西，立即标记你进行后续检查，而这一切发生在你仍然在医院的时候，”阿赫森说。“这有潜力使工作流程变得更加高效。”
这项研究还提出了更广泛的问题，即如何在医学中实施和监管人工智能。
“当乳腺癌发病率较低或适中时，委派策略效果最佳，”阿赫森说。“但在高发病率人群中，可能仍然需要较多依赖人类专家。但是，在缺乏放射科医师的情况下（例如在发展中国家），重度依赖人工智能策略也可能效果良好。”
另一个潜在的雷区涉及法律责任。如果人工智能系统的责任标准比人类临床医生更严格，“医疗保健组织可能会避开含有人工智能的自动化策略，即使这些策略在成本上有效，”阿赫森说。
这些发现可能适用于医学中的其他领域，如病理学和皮肤科，其中诊断准确性至关重要，但人工智能有潜力提高工作流程效率。
借助人工智能的无限工作能力，“我们可以在24/7使用它，它不需要喝咖啡休息，”阿赫森说。“人工智能将继续深入医疗保健，我们的框架可以指导医院、保险公司、政策制定者和医疗保健从业人员做出关于人工智能整合的基于证据的决策。
“我们不仅在询问人工智能能做些什么——我们在问它是否应该这样做，以及何时、如何以及在什么条件下应该作为工具来帮助人类。”
