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CSP｜热情守护：AI赋能智能手机热成像，开创乳腺癌筛查新纪元

已有 454 次阅读 2024-6-4 14:35 |系统分类:科研笔记

本文翻译整理：CSP青年编委刘书中（中国医学科学院北京协和医院）

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研究背景和目的

乳腺癌是全球女性中最常见的癌症，每年都有大量新增病例和死亡病例。据统计，2020年约有220万女性被诊断出乳腺癌，其中68.4万人因此去世。预计到2040年，这一数字将增加到每年超过300万新增病例和100万死亡病例。乳腺癌的发病率在经历经济转型的国家中最高，但这些国家由于人口众多，承担了不成比例的乳腺癌死亡负担。

目前，乳腺癌筛查和早期发现的金标准是乳房X线摄影（Mammography），这种方法可以将定期参与筛查的女性的死亡率降低高达41%。虽然超声波和磁共振成像（MRI）也可以作为辅助筛查工具，但它们的利用率受到各种限制。此外，乳腺癌筛查项目并未在所有国家实施，即使实施了，也并非所有女性都能获得筛查机会，尤其是在低收入和中等收入国家。这些问题在农村地区尤为突出，因为那里很难获得足够的人员和设备来进行乳房X线摄影和超声波检查。随着乳腺癌死亡率的不断上升，研究人员正在探索新的创新性成像技术来辅助早期检测，这对于提高生存率至关重要。

热成像技术通过检测身体发出的热量来工作，癌性肿瘤通常具有比正常组织更高的代谢率，因此会发出更多的热量，这可以在热成像图上显示为温度差异。过去，热成像相机体积大且价格昂贵，敏感性较低，因此在乳腺癌筛查中不切实际。然而，随着热成像技术的进步，现在可以制造出更小、更实惠的热成像传感器，例如本研究中使用的FLIR Lepton传感器，这些传感器已经嵌入到一些智能手机中，使得热成像技术变得更加易于获取。人工智能（AI）的应用是热成像技术的另一项最新发展。AI可以改善热成像图的分析，识别乳腺组织温度的潜在异常，从而减少人工解读热成像图时的错误和主观性。

研究方法和结果

本研究在亚美尼亚的Erebouni医学中心乳腺科进行了为期六个月的回顾性临床验证。研究对象为478名女性，其中45人在活检后确诊为乳腺癌。参与者首先接受乳腺癌筛查工具（breast cancer prescreening solution，BCPS）筛查，然后进行标准的乳腺癌筛查程序。如果发现恶性肿瘤，则进行活检，活检结果作为比较BCPS人工智能结果的标准。

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图1. 研究人群特征的分布

在结合患者报告或临床症状的情况下，BCPS工具的敏感性为89%，特异性为83%。不考虑症状时，敏感性显著降低至60%，而特异性提高至88.2%。研究结果表明，BCPS工具在无法获得或负担不起乳房X线摄影的情况下，结合基础临床检查和患者报告的症状，可能成为一个有效的乳腺癌筛查工具，能够识别大多数需要进一步诊断评估的女性。

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图2. 对不同人群队列的2个模型的评估

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图3. ROC曲线比较了2个乳腺癌检测模型的诊断性能

总结与展望

本研究表明，基于智能手机的热成像传感器和人工智能相结合的BCPS工具在无法获得或负担不起乳房X线摄影的情况下，尤其是在低收入和中等收入国家，可以帮助早期检测乳腺癌。BCPS还可以在高收入国家用于推荐筛查年龄范围之外的女性预筛查，以及为那些因各种原因（如恐惧、心理问题、经济限制、有限的可用性、缺乏意识和文化因素）而不愿接受乳房X线摄影的女性提供筛查选项。尽管本研究的样本量较小，且存在一些局限性，但结果显示BCPS具有潜在的临床应用价值，未来需要进行更大规模和更多样化的研究以验证这些发现。

本文“Evaluation of an AI-powered Portable Thermal Imaging Solution as a Pre-screening Tool for Breast Cancer”在期刊Cancer Screening and Prevention上发表。

投稿：2023年11月20日；修回：2024年1月11日；接受：2024年3月11日；上线：2024年3月25日

引用本文

Berberian N, Sargsyan H, Sahakyan L, Ghabuzyan AG, Geokchyan-Kzhdryan H, Abnoosi S, et al. Evaluation of an AI-powered Portable Thermal Imaging Solution as a Pre-screening Tool for Breast Cancer. Cancer Screening and Prevention. 2024;3(1):8-15. doi: 10.14218/CSP.2023.00034S.

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