人工智能能否在X光胸片中取代医生进行肺癌筛查

胸部X光检查仍然是一种简单且广泛使用的工具，用于筛查肺癌等疾病。在日本，它是企业强制性健康检查的一部分。然而，其结果的解读需要相当高的专业水平。为了减少错误，通常由两名医生分析每张X光片，这增加了他们的工作负担。

最近的一项研究评估了人工智能软件是否能够在双重阅读系统中承担第一阅读者的角色。研究人员分析了2018年至2020年间进行的32万多张X光片。在怀疑患有肺癌的病例中，测试了三种人工智能模型。结果显示：这些工具检测出的异常比例在62%至77%之间，而人类医生的检出率为59%。即使仅关注最常见的肺结节，人工智能的表现仍然更佳，检出率在64%至76%之间，而医生的检出率为59%。

人工智能展现出了至少与专业人士相当、甚至更优的能力。不过，它产生了更多的误报。医生产生的误报非常少，而软件根据使用的模型不同，每100次检查中会产生6至15次误报。这些错误通常发生在正常结构（如肋骨或血管）被误认为是病变时。

这些结果表明，人工智能确实可以在筛查中取代第一阅读者。这将减轻医生的工作负担，同时保持诊断质量。然而，最隐匿或最小的结节仍然是这些工具的挑战。因此，在疑难病例中，第二位人类阅读者需要保持更高的警惕性。

这种方法可以标准化诊断结果，并减少因医生经验不同而产生的差异。在多个医疗中心进行的补充研究将是必要的，以确认这些益处并评估其对医疗组织的影响。目标是逐步将这些技术融入日常实践，而不牺牲筛查的准确性。

Bases documentaires

Rapport de référence

DOI : https://doi.org/10.1007/s11604-026-01973-z

Titre : Can AI substitute the first reader in chest radiograph screening? A retrospective non-inferiority evaluation

Revue : Japanese Journal of Radiology

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Kotaro Yoshida; Atsushi Takamatsu; Rie Tanaka; Tetsuo Matsunaga; Antoine Choppin; Aya Tonouchi; Satoshi Kobayashi; Takeshi Kobayashi