JAMA Netw Open：科学家利用人工智能有望帮助识别出未来会患乳腺癌的女性
来源：生物谷原创 2024-10-15 12:14
本文研究结果表明，为乳腺癌检测所开发的商用AI算法或能识别出未来乳腺癌发生风险较高的女性，这或许就为个体化筛查方法的开发提供了一条途径，有望对人群进行早期癌症诊断和筛查。
早期的乳腺癌检测与较低的发病率和死亡率有关。近日，一篇发表在国际杂志JAMA Network Open上题为“Artificial Intelligence Algorithm for Subclinical Breast Cancer Detection”的研究报告中，来自挪威国家公共卫生研究院等机构的科学家们通过研究发现，人工智能（AI）评分或能评估个体未来患乳腺癌的风险并进行早期诊断。
文章中，研究人员分析了用于进行乳腺癌检测的商用人工智能算法是否能评估未来个体癌症的发生；这项研究纳入了116,495名年龄在50岁至69岁的女性，其接受了至少连续三轮两年一次的乳腺X光检查。研究人员发现，在第一轮研究中，通过筛查发现癌症的女性乳腺的AI评分的平均绝对差异为21.3，第二轮研究则为30.7，第三轮研究为79.0，在间隔期癌症之前的平均差异分别为19.7、21.0和34.0。
图片来源：https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2824353
对于未患乳腺癌的女性而言，第一轮研究的平均差异为9.9，第二轮为9.6，第三轮为9.3。对于筛查发现的癌症，受试者工作特征曲线下的绝对差异面积在第一轮研究中为0.63，在第二轮研究时为0.72，在第三轮研究时为0.96；对于间隔期癌症而言，受试者工作特征曲线下的面积分别为0.64、0.65和0.77。
综上，本文研究结果表明，为乳腺癌检测所开发的商用AI算法或能识别出未来乳腺癌发生风险较高的女性，这或许就为个体化筛查方法的开发提供了一条途径，有望对人群进行早期癌症诊断和筛查。（生物谷Bioon.com）
参考文献：
Jonas Gjesvik, MSc1; Nataliia Moshina, MD, PhD1; Christoph I. Lee, MD, MS2,3; et al Artificial Intelligence Algorithm for Subclinical Breast Cancer Detection, JAMA Network Open (2024). DOI:10.1001/jamanetworkopen.2024.37402
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