调查显示AI乳腺癌诊断效果不及预期

一项发表在《临床影像学》上的最新调查揭示了AI辅助诊断工具在乳腺癌检测领域的真实临床图景。来自加州大学圣地亚哥分校健康中心的研究人员对215名乳腺影像学会成员进行了问卷调查，结果显示，尽管AI工具已被部分医疗机构引入日常实践，但其实际表现与放射科医生的心理预期之间存在显著落差。

调查数据显示，约有半数受访医生已在日常工作中使用获得FDA批准的AI诊断工具，另有11%的医生计划在未来引入。然而，绝大多数使用者对AI的定位仍较为保守，仅将其视为辅助诊断的“第二诊疗意见”，只有极少数受访者认为AI可以在临床决策中起到决定性作用。这一态度反映出AI在高端医疗场景中尚未赢得充分的专业信任。

研究进一步量化了AI实际效果与预期之间的差距。在召回率方面，仅35%的受访医生表示AI帮助降低了召回率，而此前预期这一效果的比例高达59%。不必要的活检减少情况同样不尽理想：仅有9%的医生观察到明显改善，远低于36%的预期值。此外，关于AI能否减轻职业倦怠，只有29%的医生认为有实际帮助，而预期该效果的比例为56%。整体来看，AI在提升诊疗效率和减轻医生负担方面的表现，尚未达到行业期待的水平。

报告还指出，高昂的使用成本以及缺乏机构层面的系统性支持，是目前制约AI工具在乳腺癌筛查领域深入推广的核心瓶颈。即使技术本身具备辅助价值，若缺乏合理的成本分摊机制、工作流程整合以及持续的临床验证，AI依然难以全面融入日常诊疗体系。

值得注意的是，十年前曾有知名学者预测放射科医生将被AI迅速取代，近期类似观点再度升温。英伟达首席执行官黄仁勋对此类言论提出批评，将其称为AI引发失业预测中的“上帝情结”。本次调查则为这种反思提供了实证支持：在医疗这一高度依赖专业判断、责任归属和复杂伦理的领域，AI的落地注定是一场渐进式协作，而非颠覆性替代。短期内，AI的真正价值在于与人类专家形成互补，通过人机协同优化诊疗流程，而非试图取代医生的核心决策角色。