微软 AI 技术助力乳腺癌早筛，误报率直降25%

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在微软的 AI For Good Lab，我们一直与华盛顿大学、福瑞德·哈金森癌症研究中心等机构合作，探索 AI 技术能否为乳腺癌筛查带来更清晰的判断、更精准的结果，和更可靠的信任基础。我们的联合研究团队在《 Radiology 》期刊发表了一项新研究，详细介绍了一种前景广阔的 AI 技术。该技术不仅旨在检测癌症，更力求以放射科医生可信赖、患者能理解的方式，来实现这一目标。01乳腺癌筛查面临的挑战...

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技术能否为乳腺癌筛查带来更清晰的判断、更精准的结果，和更可靠的信任基础。我们的联合研究团队在《 Radiology 》期刊发表了一项新研究，详细介绍了一种前景广阔的 AI 技术。该技术不仅旨在检测癌症，更力求以放射科医生可信赖、患者能理解的方式，来实现这一目标。01乳腺癌筛查面临的挑战乳腺癌是全球女性中最常见的癌症。仅在美国，每八位女性中就有一位会在一生中被诊断出乳腺癌。通过筛查早期发现是挽救生命最有效的手段，能使50-69岁女性死亡率降低20%至40%，但这仍是一门不完美的科学。磁共振成像（MRI）是现有最敏感的筛查工具之一，对高风险女性尤其如此。但高敏感性也伴随着严重代价：假阳性率高、患者焦虑感显著增加、以及不必要的活检。这个问题对近50%拥有致密乳腺组织的女性尤为突出，不仅会增加乳腺癌风险，还使传统乳腺X光摄影等成像技术更难发现异常。这些挑战往往形成令人不安的连锁反应：更多扫描、更多不确定性、以及更多最终被证明不必要的后续检查。事实上，在接受乳腺 MRI 筛查的女性中，最终确诊癌症的比例不足5%。02为现实场景打造的智能模型这款名为 FCDD（全卷积数据描述）的模型基于异常检测而非标准分类法。这是重要转变：模型不试图学习所有可能癌症的表现形态，而是掌握正常乳腺扫描的特征，并标记任何异常情况。这种方法在癌症罕见且异常形态多变的真实筛查场景中特别有效。研究团队在包含9,700多例乳腺 MRI 检查的数据集上，分别针对高发病率和低发病率场景进行测试，其中包括癌症检出率仅1.85%的真实筛查人群。我们的主要发现包括以下三大特征。◉ 低发病率场景准确率提升FCDD 在识别恶性肿瘤方面优于传统 AI 技术模型，同时大幅降低假阳性率。在类筛查环境中，其阳性预测值是标准模型的两倍，误报减少超25%。◉ 卓越的可解释性与多数 AI 技术模型不同，FCDD 不仅给出\"是/否\"判断，还能生成热力图直观标注二维 MRI 影像中的疑似肿瘤位置。这些解释图与放射科专家的回溯标注匹配精度达92%（像素级 AUC），远超其他模型。◉ 跨机构泛化能力未经重新训练，模型在公开外部数据集和独立内部数据集均保持高性能，显示出强大的临床推广潜力。03让 AI 技术不仅惊艳，更有实效这个模型不仅是技术成就，更是推动 AI 技术融入临床工作流程的重要一步：提供分诊支持、减少正常病例处理时间、将放射科医生的注意力集中在最关键之处。通过在高敏感度阈值（95-97%）下提升特异性，该模型有助于减少不必要的召回复查和活检，减轻患者的情感与经济负担。与所有医疗领域的 AI 技术一样，实现影响力不仅需要算法，更需要建立信任。信任不仅源于性能指标，更来自透明度、可解释性以及对临床应用场景的清晰认知。04未来发展方向展望未来，我们深知前方仍有诸多挑战。模型需要在更庞大、更多元的临床人群中进行前瞻性测试。但现有成果令人鼓舞，这标志着我们对 AI 技术医疗角色认知的重要转变：我们不再要求医生信任黑箱系统，而是构建能清晰呈现判断依据与过程的模型。“我们对这个新 AI 技术模型的潜力非常乐观，它不仅比其他模型更准确地识别癌变区域，而且仅需每次检查中的极少量图像数据。重要的是，该款 AI 工具既适用于增强对比剂的简化乳腺 MRI 检查，也兼容完整诊断方案，这可能有助于缩短扫描时间和解读时间。我们期待下一步评估其在提升放射科医生表现和优化临床工作流程方面的效用。萨凡纳·帕特里奇，华盛顿大学放射学教授、该项目研究资深作者AI 技术并不会取代放射科医生，但通过合理设计与监管，它能提供更敏锐的工具和更清晰的信号，让医生在评估疑难病例时更有把握。乳腺癌是全球性健康挑战。借助 AI 技术，我们有机会更早发现疾病、减少不必要的干预，最终挽救更多生命。这是一个值得奋斗的未来——每一次像素分析、每一次影像扫描、每一次技术突破，都在推动我们向前迈进。▼ 抢先报名 Microsoft Ignite，洞察云端与智能化趋势，驱动企业创新升级。<  左右滑动查看更多  >*本账号所发布的内容均为微软原创作品或经权利人授权发布。未经许可，任何单位或个人不得复制、发行、传播、改编、翻译或汇编。点击文末 “阅读原文”，了解微软可解释性 AI 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