使用Lunit AI，“最多可提前6年预测乳腺癌发生”
医疗人工智能（AI）企业Lunit表示，已证实其乳腺X线摄影AI影像分析解决方案“Lunit Insight MMG”在乳腺癌早期发现及减轻医务人员工作负担方面效果的两项欧洲研究，于23日刊登在世界权威医学期刊上。此次研究分别发表在美国医学会期刊《JAMA Network Open》（影响因子10.5）和北美放射学会期刊《Radiology: Artificial Intelligence》（《影像医学：人工智能》，影响因子8.1）。
其中，刊登在《JAMA Network Open》上的研究由挪威公共卫生研究所的Solveig Hofvind博士研究团队主导。研究对象为参与挪威国家乳腺癌筛查项目“BreastScreen Norway”的11万6495名50～69岁女性，研究团队对其数据进行了回顾性分析。结果显示，利用Lunit Insight MMG分析以2年为间隔、共3次实施的乳腺X线筛查影像后，确认了AI有可能在乳腺癌发生前最长6年就进行预测。
AI会为每侧乳房给出0到100的评分，分数越高意味着乳腺癌可能性越大。研究结果显示，随着时间推移，最终被诊断出癌症的乳房与未发生癌症的对侧乳房之间的平均AI评分差异不断增大。该差值在第一次筛查时平均为21.3分，第二次筛查为30.7分，第三次筛查则升至79.0分。相反，对未发生乳腺癌的女性而言，双侧乳房之间的评分差异在所有筛查中均维持在10分以下的低水平。
此外，研究团队将AI评分在91.3分及以上的前1%人群归类为“高危组”。在这一人群中，实际被诊断出癌症的患者中有66%至少在确诊前2年，其AI评分就已达到10分以上，显示出阳性可能性。尤其是其中4.5%的患者，在确诊前4～6年就已观察到10分以上的评分。
Lunit解释称：“此次研究结果表明，通过AI对乳腺癌风险进行定量评估，可以在早期识别癌症高危人群，并向其提供重点监测或追加检查等个性化预防和治疗策略。”
刊登在《Radiology: Artificial Intelligence》（《影像医学：人工智能》）上的研究由Mohamad Talal ElHakkim丹麦欧登塞大学医院博士研究团队开展。他们公布了对24万9402例乳腺X线筛查影像进行分析的结果。本次研究验证了在目前欧洲所建议的由两名放射科专科医生进行的“双重阅片”系统中，引入Lunit Insight MMG的三种情景方案的效果。
结果显示，在AI替代第一位医生进行阅片的情况下，在保持癌症检出准确度的同时，医生的阅片量减少了48.8%。当AI替代第二位医生时，阅片量减少48.7%，为癌症复查而再次召回患者的召回率也下降了2.2%，但对实际阳性病例作出阳性诊断的概率（即敏感度）略有下降（1.5个百分点）。
三种情景中效果最为显著的是由AI事先对高危和低危患者群体进行预分层的方案。在这种情况下，阅片量减少了49.7%，同时在敏感度、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）等各项指标上均取得了积极结果。
Lunit方面表示：“本次研究以实证方式显示，AI在临床中的应用可以大幅提升医疗系统的效率。尤其是在乳腺癌筛查中引入AI，不仅能够大幅减轻医务人员的工作负担，同时还能维持或提升诊断准确度，这一点已经得到验证。这将有望成为向面临医疗人力短缺问题的国家证明AI医疗服务实效性的重要依据。”
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Lunit首席执行官Seo Bumseok表示：“通过此次欧洲研究，再次证明了AI在乳腺癌早期诊断和医疗系统效率提升方面可以发挥重要作用。Lunit今后将以这些研究结果为基础，加速AI技术在实际临床中的应用，让更多患者能够享受到准确而迅速的诊断带来的益处。”
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