Diagnostic accuracy, fairness and clinical implementation of AI for breast cancer screening: results of multicenter retrospective and prospective technical feasibility studies.

人工智能（AI）有望显著提升乳腺癌筛查的效率和准确性。本研究旨在评估谷歌乳腺X线摄影AI系统（1.2版）在乳腺癌筛查中的诊断准确性、公平性及临床实施的可行性。

本研究分为回顾性与前瞻性两个阶段，共纳入115,973例乳腺X线摄影图像进行回顾性分析，随访39个月。此外，还在12个临床中心进行了前瞻性非干预性可行性部署，共涉及9,266例病例。

回顾性研究结果显示，AI系统的敏感性（0.541）优于初次阅片医生（0.437，P < 0.001），特异性（0.943）非劣于初次阅片医生（0.952，P < 0.001）。AI的应用使乳腺癌检出率从每千名女性7.54例提高至9.33例，并检出25.0%的间期癌。模拟替代第二阅片医生可将阅片时间缩短32%，同时将检出率提高17.7%，且未观察到系统性人口学差异。

该AI系统在乳腺癌筛查中表现出优越的诊断准确性，并能有效提高检出率和效率。然而，前瞻性部署揭示了数据分布变化，提示未来临床实施需要自适应校准和持续监测，以确保安全性和公平性。