用人工智能分析乳腺癌腫瘤有可能提高醫(yī)療效率和結(jié)果。但醫(yī)生應(yīng)該謹(jǐn)慎行事，因為類似的技術(shù)飛躍以前導(dǎo)致更高的假陽性率和過度治療。
這是根據(jù)JAMA 健康論壇的一篇新社論，由加州大學(xué)洛杉磯分校瓊森綜合癌癥中心研究員、羅莎琳德和亞瑟吉爾伯特基金會醫(yī)療保健提供主席和醫(yī)學(xué)教授 Joann G. Elmore 共同撰寫。加州大學(xué)洛杉磯分校的大衛(wèi)格芬醫(yī)學(xué)院。
JAMA 健康論壇社論指出：“如果沒有更穩(wěn)健的方法來評估和實施 AI，鑒于新興技術(shù)在臨床實踐中的應(yīng)用有增無減，我們無法從過去的乳房 X 線攝影錯誤中吸取教訓(xùn)。”這篇文章于周五在線發(fā)布，是與華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射學(xué)教授 Christoph I. Lee 醫(yī)學(xué)博士、碩士、MBA 共同撰寫的。
這組作者說，“過去在乳房 X 光檢查中的錯誤”之一是輔助計算機輔助檢測 (CAD) 工具，該工具在二十多年前開始在乳腺癌篩查領(lǐng)域迅速普及。CAD 于 1998 年獲得 FDA 批準(zhǔn)，到 2016 年，超過 92% 的美國影像機構(gòu)正在使用該技術(shù)來解讀乳房 X 線照片并尋找腫瘤。但有證據(jù)表明 CAD 并沒有提高乳房 X 線攝影的準(zhǔn)確性。“CAD 工具與假陽性率增加有關(guān)，導(dǎo)致導(dǎo)管原位癌的過度診斷和不必要的診斷測試，”作者寫道。Medicare 于 2018 年停止支付 CAD，但到那時，這些工具每年已經(jīng)積累了超過 4 億美元的不必要的醫(yī)療費用。
“過早采用 CAD 是在充分了解新興技術(shù)對患者預(yù)后的影響之前全心全意擁抱新興技術(shù)的先兆，”Elmore 和 Lee 寫道。
醫(yī)生們建議采取幾項保障措施以避免“重復(fù)過去的錯誤”，包括將醫(yī)療保險報銷與“改善患者結(jié)果，而不僅僅是改善人工環(huán)境中的技術(shù)性能”掛鉤。
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