AI辅助乳腺癌筛查：大型随机试验证实安全有效
AI辅助乳腺癌筛查：大型随机试验证实安全有效的核心信息是什么？
长期以来，乳腺X线摄影筛查依赖于放射科医生进行双重读片——即由两名医生分别审阅同一份影像，以提高癌症检出率。然而，这种方式不仅耗费大量人力与时间，在全球放射科医生短缺的背景下更难以持续推广。人工智能（AI）技术的发展，为解决这一困境带来了新的希望。 2023年8月，一项名为MASAI（人工智能辅助乳腺X线摄影筛查）的随机对照试验在《柳叶刀·肿瘤学》上公布了其...
长期以来，乳腺X线摄影筛查依赖于放射科医生进行双重读片——即由两名医生分别审阅同一份影像，以提高癌症检出率。然而，这种方式不仅耗费大量人力与时间，在全球放射科医生短缺的背景下更难以持续推广。人工智能（AI）技术的发展，为解决这一困境带来了新的希望。 属于「ONCO前沿」分类。 关键词：人工智能、乳腺癌、随机对照试验、安全性。
本文核心问答
Q1: 这篇资讯的核心内容是什么？
长期以来，乳腺X线摄影筛查依赖于放射科医生进行双重读片——即由两名医生分别审阅同一份影像，以提高癌症检出率。然而，这种方式不仅耗费大量人力与时间，在全球放射科医生短缺的背景下更难以持续推广。人工智能（AI）技术的发展，为解决这一困境带来了新的希望。
Q2: 本文属于哪个学科分类，涉及哪些关键词？
本文属于「ONCO前沿」分类，涉及关键词：人工智能、乳腺癌、随机对照试验、安全性。
Q3: 这篇资讯的发布时间是什么？
本文发布于1770629483，来源为TalkMED拓麦医学资讯平台。
长期以来，乳腺X线摄影筛查依赖于放射科医生进行双重读片——即由两名医生分别审阅同一份影像，以提高癌症检出率。然而，这种方式不仅耗费大量人力与时间，在全球放射科医生短缺的背景下更难以持续推广。人工智能（AI）技术的发展，为解决这一困境带来了新的希望。
2023年8月，一项名为MASAI（人工智能辅助乳腺X线摄影筛查）的随机对照试验在《柳叶刀·肿瘤学》上公布了其临床安全性分析结果。这是全球首个探讨AI在真实世界乳腺癌筛查中应用的大规模随机研究，初步证实了AI辅助筛查的安全性与效率提升潜力。2026年1月29日，国际四大医学期刊之首《柳叶刀》正刊在线发表MASAI研究主要分析报告“Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a clinical safety analysis of a randomised, controlled, non-inferiority, singleblinded, screening accuracy study”，该研究结果提示人工智能已经悄悄超越人类专家双人读片模式。
在这项基于人群的随机对照试验中，瑞典四个筛查中心40–80岁符合乳腺X线筛查条件的女性（包括每1.5–2年常规筛查，以及具有中度遗传风险或乳腺癌病史者的年度筛查）在受邀筛查时获悉本研究信息。未选择退出的参与者按1:1随机分配至AI辅助筛查组（干预组）或无非AI辅助的标准双人阅片组（对照组）。筛查影像在采集后通过影像存档与通信系统使用伪随机数生成器自动完成随机分组。参与者和影像技师对分组不知情，而阅片放射科医生知晓。AI系统（Transpara 1.7.0版）提供基于检查的10级恶性风险评分，用于将筛查分为单次阅片（评分1–9）或双人阅片（评分10）。阅片医生可查看所有检查的AI风险评分，以及评分8–10检查的计算机辅助检测标记。本文报告预设的临床安全性分析（在纳入80000名女性后进行），评估早期筛查表现（癌症检出率、召回率、假阳性率、召回阳性预测值[PPV]及检出癌症类型[浸润性或原位癌]）和阅片工作量。分析在改良意向性治疗人群中进行（即所有随机分组且完成一次完整筛查的女性，排除因淋巴结肿大召回后被诊断为淋巴瘤者）。干预组安全性的最低可接受下限为每千名筛查参与者中检出超过3例癌症。
2021年4月12日至2022年7月28日，80033名女性被随机分配至AI辅助筛查组（n=40003）或无AI双人阅片组（n=40030），其中13人被排除分析。中位年龄为54.0岁（IQR 46.7–63.9），未收集种族和民族数据。AI辅助筛查组（39996名参与者）检出244例筛查发现癌症，召回861人，总阅片量为46345次；标准筛查组（40024名参与者）检出203例筛查发现癌症，召回817人，总阅片量为83231次。干预组癌症检出率为每千人6.1例（95% CI 5.4–6.9），高于安全性最低可接受下限；对照组为每千人5.1例（4.4–5.8），比值为1.2（95% CI 1.0–1.5；p=0.052）。召回率干预组为2.2%（2.0–2.3），对照组为2.0%（1.9–2.2）。两组假阳性率均为1.5%（1.4–1.7）。召回PPV干预组为28.3%（25.3–31.5），对照组为24.8%（21.9–28.0）。干预组检出癌症中184例（75%）为浸润性，60例（25%）为原位癌；对照组分别为165例（81%）和38例（19%）。AI使阅片工作量减少了44.3%。
图1：试验干预流程概览
图2：试验流程图
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短评与讨论
MASAI试验的结果为AI在乳腺癌筛查中的规模化应用提供了高级别循证支持。其意义不仅在于证实AI可大幅降低工作量，更在于它探索出一条“人机协同”的务实路径：AI不取代医生，而是通过风险分层与可疑标记，提升医生工作效率与决策质量。值得注意的是，AI组检出了更多原位癌，这引发了对“过度诊断”的合理关切。原位癌并非都会进展为浸润癌，提高其检出率是否真正转化为生存获益，仍需长期随访验证。
参考文献
1. Kristina, Lång., Viktoria, Josefsson., Anna-Maria, Larsson., Stefan, Larsson., Charlotte, Högberg., Hanna, Sartor., Solveig, Hofvind., Ingvar, Andersson., Aldana, Rosso.(2023). Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a clinical safety analysis of a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. Lancet Oncol, 24(8), 936-944. doi:10.1016/S1470-2045(23)00298-X
撰写丨陈博
责任编辑丨郭筝
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引用格式：AI辅助乳腺癌筛查：大型随机试验证实安全有效. 发布日期：1770629483. 来源：TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/3404 参考DOI: https://doi.org/10.1016/S1470-2045(23)00298-X
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