AI乳腺癌检测工具未达放射科医生预期：仅35%报告召回率降低

一句话看懂

美国乳腺影像学会215名会员调查显示，约半数已使用FDA批准的AI乳腺癌检测工具，但实际效果未达预期，仅35%报告召回率降低，而59%曾期待如此。

美国乳腺影像学会（Society of Breast Imaging）对215名会员做了一项调查。结果显示，约一半的放射科医生已经在临床中用上FDA批准的AI工具，辅助乳腺癌检测。但这些工具的实际表现，跟医生们的期望有明显差距。

具体来说，只有35%的受访者报告AI降低了召回率（也就是减少不必要的活检或复诊），而59%的受访者原本盼着AI能带来这个改进。这种“承诺与现实”的落差，贯穿了所有被测量的指标，包括检测灵敏度、特异性，还有工作流程效率。

调查还发现，虽然AI工具用得很广，但医生们对它在减轻工作负担、提高诊断准确性上的实际贡献，心里存疑。有医生指出，AI在复杂病例上表现不稳定，而且验证结果要花不少时间，反而让工作量变大了。

这项调查发表在《乳腺影像学杂志》上，引发了关于AI在医疗影像中实际价值的讨论。研究者呼吁，AI工具的开发和评估应该更贴近临床实际需求，而不是光盯着技术指标。

对中文圈的医疗AI从业者和放射科医生来说，这个调查结果很有参考价值。首先，国内也有类似产品，比如推想科技、数坤科技开发的AI辅助诊断系统，已经拿到NMPA批准，进了临床。这些工具同样面临“期望与现实”的落差，尤其在基层医院，AI的辅助效果可能受限于数据质量和设备条件。

其次，中文圈用户用这些工具时，得留意训练数据的多样性。FDA批准的AI工具大多基于欧美人群的影像数据，而中国人群的乳腺密度和病变特征可能不一样，这可能导致AI在本地人群中的表现有差异。所以国内医疗机构引入AI工具时，应该做本地化验证，不能直接套用国外数据。

另外，调查里提到的“召回率”指标，对中文用户同样关键。在国内，过度诊断和过度治疗是医疗体系的老问题，AI要是能有效降低不必要的活检，就能减轻患者负担、省下医疗资源。但现在的实际效果显示，AI在这方面的作用有限，医生还是得保持谨慎。

最后，监管层面，中国已经出台《医疗器械监督管理条例》等法规，对AI医疗产品有严格的审批要求。中文圈用户选AI工具时，应该优先考虑已获NMPA认证的产品，并关注上市后的临床跟踪数据。

AI乳腺癌检测工具的实际效果与预期仍有差距，中文圈用户应理性看待，注重本地化验证和临床实际反馈。