研究表明结合人工智能模型可以改善乳腺癌风险评估

根据放射学杂志上发表的一项研究，将人工智能 (AI) 系统与短期和长期乳腺癌风险相结合，可以改善癌症风险评估。

大多数乳腺癌筛查项目都采用一刀切的方法，并在确定女性终生患乳腺癌的风险时遵循相同的方案。使用基于乳房X光检查的深度学习模型可以提高乳腺癌风险评估的准确性，也可以实现早期诊断。

“大约十分之一的女性在一生中都会患上乳腺癌，”丹麦哥本哈根大学计算机科学系的研究作者 Andreas D. Lauritzen 博士说。“近年来，人工智能的研究目的是通过自动检测乳房X光检查中的乳腺癌并测量未来患乳腺癌的风险来早期诊断乳腺癌。”

有多种人工智能工具可以帮助检测癌症风险。诊断人工智能模型经过训练可以检测乳房 X 光检查中的可疑病变，非常适合估计短期乳腺癌风险。

更适合长期乳腺癌风险的是纹理人工智能模型，能够识别乳房密度。乳腺组织致密的女性患乳腺癌的风险较高，可能会受益于补充 MRI 筛查。