用人工智能分析乳腺癌肿瘤有可能提高医疗效率和结果。但医生应该谨慎行事，因为类似的技术飞跃以前导致更高的假阳性率和过度治疗。
这是根据JAMA 健康论坛的一篇新社论，由加州大学洛杉矶分校琼森综合癌症中心研究员、罗莎琳德和亚瑟吉尔伯特基金会医疗保健提供主席和医学教授 Joann G. Elmore 共同撰写。加州大学洛杉矶分校的大卫格芬医学院。
JAMA 健康论坛社论指出：“如果没有更稳健的方法来评估和实施 AI，鉴于新兴技术在临床实践中的应用有增无减，我们无法从过去的乳房 X 线摄影错误中吸取教训。”这篇文章于周五在线发布，是与华盛顿大学医学院放射学教授 Christoph I. Lee 医学博士、硕士、MBA 共同撰写的。
这组作者说，“过去在乳房 X 光检查中的错误”之一是辅助计算机辅助检测 (CAD) 工具，该工具在二十多年前开始在乳腺癌筛查领域迅速普及。CAD 于 1998 年获得 FDA 批准，到 2016 年，超过 92% 的美国影像机构正在使用该技术来解读乳房 X 线照片并寻找肿瘤。但有证据表明 CAD 并没有提高乳房 X 线摄影的准确性。“CAD 工具与假阳性率增加有关，导致导管原位癌的过度诊断和不必要的诊断测试，”作者写道。Medicare 于 2018 年停止支付 CAD，但到那时，这些工具每年已经积累了超过 4 亿美元的不必要的医疗费用。
“过早采用 CAD 是在充分了解新兴技术对患者预后的影响之前全心全意拥抱新兴技术的先兆，”Elmore 和 Lee 写道。
医生们建议采取几项保障措施以避免“重复过去的错误”，包括将医疗保险报销与“改善患者结果，而不仅仅是改善人工环境中的技术性能”挂钩。
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