“医生+AI协作可提升癌症筛查效率”……Lunit 论文登上国际期刊

by Jeong Donghoon

Published 09 Apr.2025 10:05(KST)

Lunit Insight MMG。图片由Lunit提供

医疗人工智能企业Lunit（代表 Seo Beomseok）8日表示，有关医务人员与人工智能（AI）之间交互的研究结果，已刊登在北美放射学会（RSNA）发行的全球权威放射学学术期刊《Radiology》上。

此次研究由瑞典最大规模私立医院“Capio S:t Göran Hospital”的 Karin Dembrower 博士研究团队主导，是对2023年9月发表在《Lancet Digital Health》上的前瞻性研究“ScreenTrustCAD”所进行的后续分析。

研究团队利用自2021年4月至2022年6月期间约5.5万名接受乳腺癌筛查女性的数据，对放射科专科医生与乳腺X线摄影AI影像分析解决方案“Lunit INSIGHT MMG”之间的交互情景进行了深入分析。在研究中，两名专科医生与AI分别独立阅片，随后只要三者中有一方怀疑存在癌症，即进入合议讨论程序。

研究结果显示，当仅由一名专科医生单独怀疑癌症时，为进行追加检查而再次召回患者的召回率（Recall Rate）为14.2%，高于仅由AI单独怀疑癌症时的召回率4.6%。然而，在被召回患者中实际检出癌症的比例，即阳性预测值（Positive Predictive Value，PPV），在专科医生单独怀疑时为3.4%，低于AI单独怀疑时22%的PPV。

当两名专科医生均怀疑存在癌症时，召回率为57.2%，高于AI与一名专科医生组合的38.6%；但其PPV仅为2.5%，远低于AI与专科医生组合时的25%。此外，当AI与两名专科医生三方均怀疑存在癌症时，召回率高达82.6%，PPV也达到34.2%，为所有情形中最高。

这表明专科医生相比AI更倾向于信任同事的判断，尤其是在合议过程中，即便AI已经准确识别出癌症，其价值也可能被忽视，从而在直接或间接层面反映出这一倾向。

Karin Dembrower 博士表示：“本次研究结果显示，如果能够将AI所提供的高准确度有效融入临床决策，就可以减少不必要的召回，并提高乳腺癌的早期发现率。如果专科医生能够有效利用AI，将有望同时改善筛查流程的效率和患者的预后。”