本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定代表《大众科学》的观点
为了在乳房X光片中找到异常组织，放射科医生越来越多地依赖计算机来发现潜在的肿瘤。事实上，在美国，四分之三的筛查乳房X光片都使用了计算机辅助检测（CAD），而医疗保险每年为此程序支付3000万美元。然而，一组研究人员报告称，该技术并不能提高医生检测癌症的机会。CAD也没有显著减少假阳性（当初步检查错误地提示存在肿瘤时），而假阳性会导致更多的筛查和活组织检查。
美国食品和药物管理局于1998年批准了CAD，希望软件人工智能和数字图像处理算法能够帮助医生更准确地识别放射影像中存在的异常。CAD通常依赖于模式识别，并为放射科医生突出显示可能需要关注的区域。
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美国立法者认同了这项技术——今年早些时候，他们修订了《社会保障法》，为使用CAD进行肺癌早期检测的胸部X光片增加了支付费用。研究人员表示，医疗保险也进行了修订，将CAD使用的补充保险包括在内，这项研究由加州大学戴维斯分校家庭和社区医学助理教授约书亚·芬顿领导。
研究人员的研究于7月27日在线发表在《国家癌症研究所杂志》上，他们研究了来自乳腺癌监测联盟机构的684,956名女性和超过160万张乳房X光片的数据，这些机构在1998年至2006年间使用了CAD。他们调查了性能、癌症检测率和乳腺癌预后能力与CAD使用之间的关系，得出的结论是，CAD与更高的乳腺癌检测率或更 favorable 的侵袭性乳腺癌分期、大小或淋巴结状态无关。
简而言之，研究人员写道，“目前尚不清楚在乳腺X光筛查期间使用CAD的益处是否超过其潜在的风险和成本。”
芬顿对CAD使用的担忧并非新鲜事——在国家癌症研究所赞助的一项研究之后，他在2007年4月5日出版的《新英格兰医学杂志》上表达了这些担忧。根据2007年的研究，每次CAD软件标记出一个真正的癌症时，放射科医生都必须考虑大约2000个额外的假阳性标记，“这使得区分真癌和非癌变得非常困难。”
与此同时，俄亥俄州超级计算机中心等机构的研究人员正在努力提高CAD的质量。
图片由cbsva通过iStockphoto.com提供。