No.17.AI提示高危，医生却说没事：AI医学影像辅助诊断的“假阳性悖论”

姚月

做完胸部CT体检，不少人都遇到过这种困惑：报告里AI辅助筛查标着“高危结节”，拿着片子忐忑不安去找医生，对方扫了两眼却轻描淡写：“没事，就是个陈旧炎症，一年后复查就行。”一边是AI白纸黑字的“高危警告”，一边是医生的“云淡风轻”，到底谁说得对？是AI算法不准，还是医生大意敷衍？

事实上，这既不是技术出错，也不是医生不负责任，而是人为的设计选择与客观的筛查规律两层因素叠加的结果——前者是AI从设计之初就主动选择的“宁可错判、绝不漏诊”方案，后者便是所有医学筛查都绕不开的“假阳性悖论”（false positive paradox）。两者叠加，使得公众对AI的假阳性感受愈发强烈，给不少人带来困惑与心理紧张。那么，AI辅助诊断的“假阳性悖论”究竟是什么？面对AI的“高危提示”，我们应该怎么办？

一、先搞懂：AI说的“高危”，从来不是确诊

很多人对AI辅助诊断有个根本误解：以为AI给出“高危”评级，就是给自己下了诊断。事实上，医院里正规使用的AI影像系统，定位是医生的“第二双眼睛”，而非“替代医生的诊断师”。

按国家药监局《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》的规定，这类用于病灶识别、风险提示的影像AI属于三类医疗器械，严禁独立出具诊断结论，所有结果必须由执业医师复核确认后才能生效[1]。它输出的“高危、中危、低危”结果，本质是概率评分——这个病灶的影像特征与恶性病灶的匹配度有多高，只是筛查预警，不是最终诊断。

二、AI选择了“宁可错判，绝不漏诊”

假阳性偏高，不是AI技术不行，反而是它的核心设计目标。医疗领域最严重的错误从来不是“多查了一个”而是“漏掉了一个”。一个早期肺癌被漏诊，短短一两年就可能进展为晚期，代价是生命，而假阳性最多是让患者多做一次复查，虚惊一场。两害相权取其轻，所有影像AI的算法逻辑，都把“不漏诊”放在第一位。

为了实现极高的检出灵敏度，肺结节AI影像系统会采用偏保守的判定阈值，优先避免恶性病灶漏诊，代价是产生更多假阳性标记。一项2021年的临床研究显示，AI肺结节检出灵敏度可达90.5%，高于人工阅片的75.0%，但假阳性数量显著增多，在172例CT检测中，AI共检出247个假阳性结节，影像医师检出2个[2]。英国的一项研究验证了这一点：AI产生的假阳性中，接近70%是把正常解剖结构或解剖变异误判为异常[3]。

三、躲不开的“假阳性悖论”

近期的一项研究以FDA批准的放射科AI设备为研究对象，验证了这一现象：在医院验证数据集中，AI的灵敏度和特异度往往都能超过90%，看起来非常准确，但放到普通人群筛查的真实场景里，由于疾病患病率大幅降低，阳性预测值会断崖式下跌[4]。

其实道理很简单。我们可以用肺结节CT筛查来理解“假阳性悖论”。假设一款肺结节AI影像系统，灵敏度（真正存在恶性结节的人群里，AI能够成功识别并标记出阳性预警的比例）90%、特异度（本身没有恶性结节的人群里，AI可以正确判断为阴性、不给出高危提示的比例）90%。在普通体检人群中，假设CT检出结节里恶性结节占比为0.5%。那么，在一万名体检者中，存在恶性肺结节的仅有50人，AI可以检出其中45人。剩下9950名没有恶性结节的受检者里，会有995人被算法误标记出可疑结节。最终一共得到1040个阳性预警，但是其中仅45例为真阳性，超过95%的阳性提示都是假阳性。（注意以上数据均为假设的情况）这套AI本身的检测性能并不差，仅仅因为恶性结节在体检人群中属于低概率事件，阳性预警的实际可信度就大幅降低。这正是胸部CT肺结节AI筛查所面临的底层统计规律。

“假阳性悖论”的核心是：总准确率很高，和阳性结果大多不可信，两个结论同时成立。需要强调的是，“假阳性悖论”不是AI的发明，它存在于所有低患病率的筛查项目中。换言之，“假阳性悖论”和技术无关，只和场景有关。只要是在健康人群里筛查，这个规律就永远成立。只不过在AI医学影像辅助诊断中，由于阳性判定阈值设得非常保守，假阳性问题变得愈发突出。

四、面对AI的“高危提示”，我们该怎么办

首先，明确AI的“高危提示”只是预警，不是诊断。理解了AI的设计逻辑，也看懂了“假阳性悖论”的本质，下次再看到“高危提示”，就不用先慌了神。很多人觉得假阳性高就是AI不好，其实这是一种主动的价值取舍，而非技术缺陷。从公共卫生的角度看，假阳性的代价是必要的。对于筛查工具而言，“不漏诊”永远是第一优先级，假阳性是为了实现这个目标必须付出的成本。

其次，要以临床医生的建议为最终标准。医生拥有完整的临床信息和专业判断能力，这是AI无法替代的。如果医生说没事、定期复查，就不必过度焦虑。说到底，医学影像AI从来不是用来替代医生的，它的价值是帮医生“查漏”——把那些容易被人眼忽略的小病灶找出来，提醒医生重点关注。AI更不容易“漏掉病灶”，但更容易“看错、误报”。医生不容易误报，但有可能遗漏微小恶性结节。因此，用AI把“所有可疑的”挑出来，然后医生查看“真正有问题的”，二者配合才能实现效率与安全的平衡。

       AI进入影像科，是医疗的巨大进步。它让几十秒甚至数秒之内读完一套CT成为可能，让很多早期癌症被及时发现。但技术从来都不是完美的，它有自己的技术逻辑和局限。说到底，AI是筛查的工具，但最终判断这个问题大不大、要不要处理、该怎么处理，永远是人。理性看待AI的提示，重视医生的专业判断，才是智能医疗时代正确的就医方式。

（作者：姚月，上海交通大学科学史与科学文化研究院博士生；审核专家：李侠，上海交通大学科学史与科学文化研究院教授）

图片来源：科普中国素材库

参考文献

[1] 国家药品监督管理局.人工智能医用软件产品分类界定指导原则[EB/OL]. (2021-07-08).https://www.nmpa.gov.cn/xxgk/fgwj/gzwj/gzwjyl/202107/t20210712_317428.html.

[2] 刘娜,赵正凯,邹佳瑜,等. 基于人工智能的胸部CT肺结节检出及良恶性诊断效能评估[J]. CT理论与应用研究, 2021, 30(6):709-715.

[3] Taylor S, et al. Evaluating the performance of artificial intelligence software for lung nodule detection on chest radiographs in a retrospective real-world UK population[J]. British Journal of Radiology, 2023, 96(1148):20230187.

[4] Sparnon E, Stevens K, Song E C, et al. The false positive paradox: Examining real-world clinical predictive performance of FDA-authorized AI devices for radiology using clinical prevalence[EB/OL]. medRxiv, (2026-03-27). https://www.medrxiv.org/content/10.64898/2026.03.25.26349197v1.full.

【博主跋】这篇小文章发在《科普中国》2026-10-14，是本系列的第十七篇文章，与邹老师合作愉快，是为记！

2026-10-15于南方临屏涂鸦

支持单位：