人工智能輔助超聲對(duì)中國(guó)女性乳腺病灶識(shí)別的有效性研究

沈 潔，劉雅靜，莫 淼，周 瑾，王澤洲，周昌明，周世崇，常 才，鄭 瑩，3

1. 復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院腫瘤預(yù)防部，復(fù)旦大學(xué)上海醫(yī)學(xué)院腫瘤學(xué)系，上海 200032；

2. 復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院超聲科，復(fù)旦大學(xué)上海醫(yī)學(xué)院腫瘤學(xué)系，上海 200032；

3. 上海腫瘤疾病人工智能工程技術(shù)研究中心，上海 200032

乳腺癌是全球最常見的惡性腫瘤。國(guó)際癌癥研究機(jī)構(gòu)（International Agency for Research on Cancer，IARC）發(fā)布的2020年全球癌癥報(bào)告數(shù)據(jù)［1］顯示，全球每年新發(fā)乳腺癌226萬例，每年因乳腺癌死亡68萬例，嚴(yán)重威脅著女性健康。在中國(guó)乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤，近年來發(fā)病率和死亡率均呈快速上升趨勢(shì)。中國(guó)國(guó)家癌癥中心2020年最新發(fā)布的中國(guó)惡性腫瘤發(fā)病和死亡數(shù)據(jù)［2］顯示，2016年中國(guó)有30.6萬乳腺癌新發(fā)病例，位居中國(guó)女性癌癥發(fā)病首位，且有7.1萬女性死于乳腺癌，位于女性癌癥死亡的第5位。

有研究［3-4］證實(shí)，可以通過大規(guī)模的人群篩查降低乳腺癌的死亡率，在歐美國(guó)家乳腺癌篩查中廣泛采用乳腺X線檢查技術(shù)，可以降低40歲以上婦女的乳腺癌死亡率，美國(guó)乳腺癌30年間死亡率下降了43%［5］；但X線檢查在以中國(guó)為代表的亞洲婦女中的應(yīng)用卻存在明顯局限性，X線檢查對(duì)于亞洲年輕女性及乳腺致密度較高者，篩查靈敏度（sensitivity，Se）較低，越來越多的亞洲學(xué)者認(rèn)為乳腺超聲作為亞洲女性乳腺癌篩查手段是比較適合的選擇。多項(xiàng)人群研究［6-8］結(jié)果顯示，篩查性超聲在乳腺癌的早期階段可發(fā)現(xiàn)相當(dāng)數(shù)量的乳腺X線檢查不能發(fā)現(xiàn)的腫塊，尤其是在致密乳腺婦女及小乳房中。

但超聲作為篩查方法在社區(qū)大規(guī)模人群中的應(yīng)用也受到明顯制約［9］，超聲醫(yī)師的技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)及診斷水平等主觀因素等都限制了超聲篩查的普及和推廣。人工智能（artificial intelligence，A I）輔助超聲檢查可以幫助快速篩查出需要優(yōu)先診斷的病例，提高篩查的Se和特異度（specificity，Sp），減少漏診率，有望突破超聲在人群篩查中應(yīng)用的瓶頸。

復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院自主研發(fā)了一款便攜式AI輔助超聲診斷儀，通過對(duì)復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院30多萬女性乳腺癌病灶數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，建立了AI輔助超聲的乳腺癌診斷技術(shù)及一套完備的乳腺超聲影像自動(dòng)分析篩查系統(tǒng)［10-12］。本研究通過與常規(guī)超聲的比較，了解AI輔助超聲對(duì)于中國(guó)女性乳腺病灶的實(shí)時(shí)識(shí)別和判斷能力，通過隨訪獲得乳腺癌發(fā)病結(jié)局，了解AI輔助超聲應(yīng)用于人群乳腺癌篩查的潛力，為該技術(shù)應(yīng)用于人群篩查提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料和方法

1.1 研究設(shè)計(jì)及對(duì)象

本研究采用前瞻性、平行對(duì)照的診斷性試驗(yàn)設(shè)計(jì)，納入2020年8-12月在復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院招募來院進(jìn)行乳腺超聲檢查的從未診斷過乳腺癌的女性就診者，年齡在35～74歲。排除標(biāo)準(zhǔn)：① 已確診乳腺癌者；② 已確認(rèn)患有其他類型的惡性腫瘤疾病者；③ 有嚴(yán)重的心肺功能不全、肝腎功能不全等系統(tǒng)性疾病者；④ 有嚴(yán)重合并癥，平均期望壽命不超過5年者；⑤ 乳腺部分或全切術(shù)后者；⑥ 不同意參加研究及后續(xù)隨訪 者。

所有對(duì)象均簽署知情同意書，本研究獲得復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院倫理委員會(huì)審批（審批號(hào)：SCCIRB2008223-22）。

1.2 儀器

本研究使用的AI輔助超聲診斷儀是國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)重大儀器專項(xiàng)和上海市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃資助的由復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院、復(fù)旦大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院、上海大學(xué)及視隼智能科技（上海）有限公司共同研發(fā)的一款便攜、智能的AI輔助超聲診斷儀［10-12］，由一塊500 mm×500 mm×20 mm的顯示面板和一只超聲探頭組成（圖1）。常規(guī)超聲使用荷蘭Philips公司IU22超聲診斷儀L9-3探頭，探頭頻率范圍為3～9 MHz。

圖1 便攜式AI輔助超聲診斷儀Fig. 1 Portable AI-assisted ultrasound diagnostic instrument

AI輔助超聲進(jìn)行檢查時(shí)，操作者只需進(jìn)行乳腺超聲標(biāo)準(zhǔn)掃查（圖2），按照?qǐng)D示方向緩緩、全方位進(jìn)行掃查，AI可輔助自動(dòng)進(jìn)行乳腺腫塊圖像識(shí)別、判斷，在顯示屏上框示出可疑病灶部位，并發(fā)出“嘟嘟”的警示音。

圖2 乳腺超聲標(biāo)準(zhǔn)掃查法Fig. 2 Standard breast ultrasound scanning method

1.3 資料收集和隨訪

所有研究對(duì)象先采用AI輔助超聲進(jìn)行檢查，由超聲醫(yī)師進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)掃查，研究生記錄數(shù)據(jù)，然后由超聲醫(yī)師進(jìn)行常規(guī)超聲檢查。

觀察指標(biāo)包括雙側(cè)乳房?jī)?nèi)病灶（囊腫、結(jié)節(jié)或鈣化灶等）的檢出、病灶的形態(tài)、大小、邊界、有無包膜、內(nèi)部光點(diǎn)情況及回聲強(qiáng)弱等，測(cè)量并記錄病灶的形狀、大小、數(shù)量、分布和乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（Breast Imaging Reporting and Data System，BI-RADS）分級(jí)。

所有超聲檢查陽(yáng)性/可疑陽(yáng)性（BI-RADS 4級(jí)及以上）對(duì)象建議在復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院按乳腺癌常規(guī)診療流程進(jìn)行診斷，采用X線檢查，X線檢查陽(yáng)性者通過穿刺取得活組織進(jìn)行病理學(xué)檢查證實(shí)。乳腺癌的診斷時(shí)期別根據(jù)國(guó)際抗癌聯(lián)盟（Union for International Cancer Control，UICC）惡性腫瘤TNM分期標(biāo)準(zhǔn)［13］，分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期和不詳5個(gè)類別。

所有對(duì)象完成招募后進(jìn)行兩次隨訪。第1次隨訪在所有對(duì)象納入后6個(gè)月［按照《中國(guó)抗癌協(xié)會(huì)乳腺癌診治指南與規(guī)范（2021年版）》［14］，可疑陽(yáng)性對(duì)象在初次發(fā)現(xiàn)病灶后6個(gè)月可完成后續(xù)診斷及治療］，通過院內(nèi)病史檢索匹配的方式，了解后續(xù)病理、診斷和分期等信息；第2次隨訪在所有對(duì)象納入后1年（通常新診斷的乳腺癌在1年內(nèi)進(jìn)入上海市腫瘤登記系統(tǒng)，可以補(bǔ)充沒有在院內(nèi)診斷的上海戶籍患者的發(fā)病信息），通過上海市疾病預(yù)防控制中心人群基礎(chǔ)腫瘤登記管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)匹配研究對(duì)象中上海市戶籍者的乳腺癌發(fā)病信息，包括診斷ICD完整編碼、首次診斷日期、診斷時(shí)腫瘤分期、死亡日期和死亡編碼；對(duì)于來自其他省市的研究對(duì)象，通過電話隨訪了解后續(xù)的發(fā)病信息。通過被動(dòng)隨訪（匹配登記庫(kù)）和電話主動(dòng)隨訪，確保得到所有研究對(duì)象完整、可靠的發(fā)病結(jié)局，隨訪率為100.0%。

1.4 數(shù)據(jù)分析

樣本量估算：常規(guī)超聲識(shí)別乳腺病灶（腫塊）的Se為65.0%，Sp為80.0%，預(yù)計(jì)AI輔助超聲識(shí)別乳腺病灶（腫塊）的Se不低于70.0%，Sp不低于85.0%，按照0.05的顯著性水平和80.0%的把握度，復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院乳腺腫塊檢出率為80.0%，估算出此次需要樣本量共計(jì)2 300個(gè)乳腺病灶。

采用Excel軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄和收集，采用四格表進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和統(tǒng)計(jì)。結(jié)局指標(biāo)為對(duì)乳腺病灶的識(shí)別和對(duì)乳腺癌早期診斷的準(zhǔn)確性指標(biāo)［包括Se、Sp、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值（positive predictive value，PPV）和陰性預(yù)測(cè)值（negative predictive value，NPV）］及95% CI。具體計(jì)算公式，以常規(guī)超聲檢查結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)（表1），BI-RADS 4級(jí)以上級(jí)別病灶識(shí)別的Se為AI輔助超聲檢查識(shí)別出真乳腺BI-RADS 4級(jí)以上陽(yáng)性病灶在常規(guī)超聲檢查識(shí)別出所有BI-RADS 4級(jí)以上陽(yáng)性病灶中的占比，計(jì)算公式為Se=TP/（TP+FN）；BIRADS 4級(jí)以上級(jí)別病灶識(shí)別的Sp為AI識(shí)別出真乳腺BI-RADS 2～3級(jí)病灶在常規(guī)超聲檢查識(shí)別出所有BI-RADS 2～3級(jí)病灶中的占比，計(jì)算公式為Sp=TN/（FP+TN）；PPV（BI-RADS 4級(jí)以上級(jí)別）為AI識(shí)別出所有乳腺BI-RADS 4級(jí)以上級(jí)別陽(yáng)性病灶中，真正為BI-RADS 4級(jí)以上級(jí)別（常規(guī)超聲檢查識(shí)別）的比例，計(jì)算公式為PPV=TP/（TP+FP）；NPV（BI-RADS 2～3級(jí)）為AI識(shí)別出所有乳腺BI-RADS 2～3級(jí)病灶中，真正為BIRADS 2～3級(jí)病灶（常規(guī)超聲識(shí)別）的比例，計(jì)算公式為NPV=TN/（FN+TN）；同樣，以乳腺癌診斷為金標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算對(duì)于乳腺癌的早期識(shí)別Se、Sp、PPV和NPV等診斷準(zhǔn)確性指標(biāo)。95%CI按照正態(tài)近似法利用率的標(biāo)準(zhǔn)誤和CI進(jìn)行計(jì)算。同時(shí)，對(duì)于常規(guī)超聲和AI輔助超聲檢查對(duì)于乳腺病灶的識(shí)別一致性進(jìn)行計(jì)算，并采用配對(duì)McNemar檢驗(yàn)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

表1 以常規(guī)超聲檢查結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)，Se、Sp、PPV和NPV計(jì)算公式示意表Tab. 1 Schematic table for calculating Se, Sp, PPV and NPV,conventional ultrasound diagnosis results used as standard

2 結(jié) 果

共有360人同時(shí)進(jìn)行了AI輔助超聲和常規(guī)乳腺超聲檢查，發(fā)現(xiàn)2 504個(gè)乳腺病灶（表2），AI輔助超聲檢查發(fā)現(xiàn)2 217個(gè)病灶，病灶報(bào)告率為88.5%；常規(guī)超聲識(shí)別1 090個(gè)，病灶報(bào)告率為43.5%。病灶中BI-RADS 2～3級(jí)共2 453個(gè)，AI輔助超聲報(bào)告2 169個(gè)（88.4%），常規(guī)超聲報(bào)告1 039個(gè)（42.4%）；BI-RADS 4級(jí)以上的病灶共45個(gè)，AI輔助超聲檢查報(bào)告42個(gè)（93.3%），常規(guī)超聲檢查報(bào)告45個(gè)（100.0%）。

表2 2 504個(gè)乳腺病灶BI-RADS分級(jí)情況Tab. 2 BI-RADS grading of 2 504 breast lesions ［n（ %）］

表3 AI輔助超聲檢查對(duì)BI-RADS分級(jí)不同病灶的識(shí)別有效性（以常規(guī)超聲為標(biāo)準(zhǔn)）Tab. 3 Effectiveness of AI-assisted ultrasound in identifying lesions with different BI-RADS grading (conventional ultrasound as standard)

以常規(guī)超聲識(shí)別出的病灶為標(biāo)準(zhǔn)，1 084個(gè)乳腺病灶中（去除BI-RADS為0級(jí)的6人），AI輔助超聲對(duì)于BI-RADS 4級(jí)以上病灶識(shí)別的Se為93.3%（95% CI：80.7%～98.3%），Sp為100.0%（95% CI：99.5%～100.0%），PPV（BIRADS 4級(jí)以上的病灶）為100.0%（95% CI：89.6%～100.0%），NPV（BI-RADS 2～3級(jí)的病灶）為99.7%（95% CI：99.1%～99.9%）。兩種超聲識(shí)別乳腺病灶的一致率為99.7%，采用McNemar精確檢驗(yàn)，AI輔助超聲和常規(guī)超聲檢查在不同分級(jí)病灶的識(shí)別能力差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.25），AI輔助診斷不劣于常規(guī)超聲檢查（表 3）。

隨訪共發(fā)現(xiàn)1 0 例乳腺癌，其中1 例原位癌，5例為Ⅰ期，3例Ⅱ期，1例為外院手術(shù)分期不詳。AI輔助超聲識(shí)別8例（BI-RADS分級(jí)為4A期4例、4B期2例、4C期2例），AI輔助超聲檢查對(duì)于乳腺癌識(shí)別的Se為80.0%（95%CI：44.2%～96.4%），Sp為88.6%（95% CI：84.6%～91.6%）（表4）。常規(guī)超聲發(fā)現(xiàn)同樣的8例乳腺癌（BI-RADS分級(jí)為4A期4例、4B期2例、4C期2例）（表5），AI識(shí)別乳腺癌的能力與常規(guī)超聲檢查結(jié)果一致（表6）。

表4 AI輔助超聲檢查對(duì)乳腺癌的診斷試驗(yàn)四聯(lián)表Tab. 4 Diagnostic test quad table for AI-assisted ultrasound in diagnosing breast cancer

表5 常規(guī)超聲檢查對(duì)乳腺癌的診斷試驗(yàn)四聯(lián)表Tab. 5 Diagnostic test quad table for conventional ultrasound in diagnosing breast cancer

表6 AI輔助超聲和常規(guī)超聲檢查對(duì)于乳腺癌識(shí)別準(zhǔn)確性匯總表Tab. 6 Summary of the accuracy of AI-assisted ultrasound and conventional ultrasound in diagnosing breast cancer ［% (95% CI)］

3 討 論

本研究是在中國(guó)最大規(guī)模的乳腺癌診療中心開展的診斷性試驗(yàn)及前瞻性隨訪研究，系統(tǒng)分析了AI輔助超聲和常規(guī)超聲在乳腺癌診斷中對(duì)于乳腺病灶的識(shí)別能力，報(bào)告了AI輔助超聲和常規(guī)超聲在病灶識(shí)別上的差異，以及對(duì)于乳腺癌診斷的Se和Sp，為AI輔助超聲應(yīng)用于人群乳腺癌篩查提供了臨床數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)。

基于乳房X線檢查的乳腺癌篩查在許多發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)廣泛實(shí)施并取得很大成效，但中國(guó)乳腺癌篩查仍然存在很多問題，比如篩查人群的界定、檢查時(shí)間及間隔、適宜的篩查技術(shù)等，中國(guó)的乳腺癌發(fā)病年齡相對(duì)較年輕，且中國(guó)女性乳腺體積小、致密度高，國(guó)內(nèi)各個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，醫(yī)療和健康理念也存在較大差異。中國(guó)的研究者們一直致力于尋找適合中國(guó)女性生理和疾病特征的、適宜于中國(guó)國(guó)情、易于大范圍實(shí)施的中國(guó)乳腺癌篩查策略和篩查方法。2014-2019年基于北京中國(guó)城市癌癥篩查項(xiàng)目的真實(shí)世界研究［15］，頭對(duì)頭地比較了乳腺超聲和乳腺X線對(duì)于中國(guó)北京地區(qū)高危女性乳腺癌篩查的有效性，結(jié)果顯示，在15 550名高危乳腺癌人群中，單純?nèi)橄賆線的Se為19.2%，Sp為96.1%，單純超聲的Se為38.5%，Sp為98.6%，超聲聯(lián)合乳房X線的Se為50.0%，Sp為94.7%，表明相對(duì)于乳房X線，乳腺超聲更適合在中國(guó)女性中進(jìn)行乳腺癌篩查。2015年1 501 753名中國(guó)農(nóng)村基于乳腺超聲的女性乳腺癌篩查［16］結(jié)果顯示，基于乳腺超聲的中國(guó)農(nóng)村女性乳腺癌早診率為85.25%，乳腺超聲初篩陽(yáng)性率為96.96%，說明基于乳腺超聲的中國(guó)女性乳腺癌篩查是可行的。

AI技術(shù)越來越多地應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，已有小規(guī)模研究［17-20］提示AI輔助技術(shù)在大腸癌、肺癌及乳腺癌的篩查中具有廣闊的應(yīng)用前景。AI輔助超聲檢查，一方面可幫助快速篩查出需要優(yōu)先診斷的病例，提高篩查的Se，減少漏診；另一方面可以減少對(duì)專業(yè)超聲醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)的過分依賴，AI輔助可幫助識(shí)別乳腺異常病灶，篩選出異常者進(jìn)一步診斷，可以顯著減少超聲醫(yī)師的工作量，有助于在人群中大規(guī)模地開展篩查，并且可以幫助超聲經(jīng)驗(yàn)不足的醫(yī)師識(shí)別異常病灶，解決不同地區(qū)受超聲醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)不足而給篩查帶來的限制。本研究在醫(yī)院內(nèi)乳腺癌高危人群中開展診斷性試驗(yàn)，對(duì)比AI輔助超聲和常規(guī)診斷性超聲檢查對(duì)于乳腺病灶的識(shí)別能力，結(jié)果顯示，與常規(guī)超聲相比，AI可識(shí)別更多的BI-RADS 2～3級(jí)病灶（88.4%vs42.4%），而BI-RADS 4級(jí)以上的病灶識(shí)別率相當(dāng)（93.3%vs100.0%）。以常規(guī)超聲為標(biāo)準(zhǔn)，AI識(shí)別BI-RADS 4級(jí)以上乳腺病灶的Se為93.3%（95% CI：80.7%～98.3%），Sp為100.0%（95%CI：99.5%～100.0%），對(duì)乳腺癌診斷的Se和Sp與常規(guī)超聲檢查結(jié)果一致［Se為80.0%（95%CI：44.2%～96.4%），Sp為88.6%（95% CI：84.6%～91.6%）］，提示AI輔助超聲檢查對(duì)于乳腺病灶的有較高的識(shí)別度，是一種有效的乳腺癌輔助診斷手段，尤其是對(duì)于4A以上的病灶識(shí)別度較高，非常適合于在一般人群中識(shí)別乳腺癌高危人群，有望廣泛用于人群乳腺癌篩查。

AI輔助超聲檢查對(duì)于乳腺微小鈣化灶的識(shí)別尚有一定的局限性，本研究隨訪共發(fā)現(xiàn)10例乳腺癌，AI和常規(guī)超聲均識(shí)別8例，查閱病史發(fā)現(xiàn)超聲未發(fā)現(xiàn)的2例均為乳腺微小鈣化灶。乳腺微小鈣化灶是由病灶區(qū)局部出現(xiàn)營(yíng)養(yǎng)不良或壞死、局部細(xì)胞溶解而出現(xiàn)的微小而散在的鈣鹽沉著，乳腺腫塊中密集分布的鈣化灶的檢出常常提示乳腺癌，因此乳腺鈣化灶尤其是微小鈣化灶對(duì)于乳腺癌的檢出是一個(gè)敏感的指標(biāo)，而常規(guī)超聲檢查對(duì)于乳腺微小鈣化灶的檢出也存在一定局限性，本研究后續(xù)將加強(qiáng)AI對(duì)于乳腺鈣化灶，尤其是微小鈣化灶的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，不斷改進(jìn)AI技術(shù)，增加AI識(shí)別的Se。另外，最新的《中國(guó)乳腺癌篩查與早期診斷指南》［21］對(duì)于乳腺組織致密的中國(guó)女性，也推薦在乳腺X線攝影篩查的基礎(chǔ)上增加超聲篩查，超聲檢查與乳腺X線攝影篩查相結(jié)合似乎是更符合中國(guó)女性乳腺特征的篩查模式。

本研究存在一定的局限性：首先，研究對(duì)象來源于單中心，僅代表在醫(yī)院進(jìn)行進(jìn)一步診斷的人群；其次，本次研究納入的總樣本量相對(duì)較少，隨訪后的陽(yáng)性乳腺癌數(shù)量也較少，本項(xiàng)目的研究目標(biāo)是探索AI輔助超聲檢查對(duì)中國(guó)女性乳腺病灶的識(shí)別能力，樣本量的估算是以AI對(duì)于乳腺病灶的識(shí)別Se進(jìn)行估算，由于在乳腺癌診療中心就診的對(duì)象多為單個(gè)乳房多個(gè)病灶，實(shí)際入組的研究對(duì)象滿足了病灶數(shù)量，但人數(shù)較少。本項(xiàng)目對(duì)診斷性試驗(yàn)的參與者都進(jìn)行了前瞻性隨訪，在本次研究基礎(chǔ)上，后續(xù)我們將開展AI輔助超聲檢查用于社區(qū)乳腺癌一般風(fēng)險(xiǎn)人群篩查的研究，擬顯著增加參與篩查的人數(shù)，以驗(yàn)證AI輔助超聲診斷的有效性和篩查效果。

鑒于AI技術(shù)的良好發(fā)展前景，本研究有一定優(yōu)勢(shì)，頭對(duì)頭地比較了AI輔助超聲和常規(guī)診斷超聲檢查對(duì)于乳腺病灶的識(shí)別能力，而且是在乳腺優(yōu)勢(shì)學(xué)科的單中心，在比乳腺癌高風(fēng)險(xiǎn)等更復(fù)雜的女性乳腺檢測(cè)中，AI輔助超聲檢查顯示出良好的識(shí)別能力，尤其是對(duì)于惡性傾向的4A級(jí)以上的病灶，未來期望在社區(qū)中大樣本人群的乳腺癌篩查中發(fā)揮更大作用。

利益沖突聲明：所有作者均聲明不存在利益沖突。