瑞典一项大规模临床试验显示，将人工智能整合到乳腺X光筛查中，显著提升了乳腺癌的检测效率。该研究由隆德大学的Kristina Lång领导，涉及106,000名女性，发现AI辅助使乳腺癌病例检测增加了29%，同时将间期癌（常规筛查间隔期发现的癌症）减少了12%。

这项名为MASAI的研究于2021年4月至2022年12月进行，比较了传统双放射科医生审查模式与AI辅助的新方法。在新模式下，人工智能初步评估乳腺X光片，将低风险图像分配给单名医生审核，并标记出需要双重验证的可疑病例。结果显示，放射科医生的工作量减少了44%。

研究数据表明，在人工智能支持下，每1,000名接受筛查的女性中检测到1.55例癌症，而传统组为1.76例。AI特别擅长早期识别侵袭性肿瘤，在AI组内侵袭性癌症数量下降了27%。专家Eric Topol指出：“AI的干预促进了肿瘤的早期检测，特别是小尺寸且无淋巴结受累的肿瘤。”

临床指标显示，检测敏感性（识别真实癌症的能力）得到提高，但假阳性率并未增加。Kristina Lång解释：“这些结果证明了临床安全性、方法学的准确性以及整合技术时的效率提升。”她强调，人工智能并非取代放射科医生，而是作为辅助工具，人类监督仍然不可或缺。

对于患者而言，接受乳腺X光检查的过程与以往相同，技术创新主要体现在图像解读阶段。Breast Cancer Now的科学负责人Simon Vincent表示：“这项试验揭示了实现更早诊断和提高生存率的巨大潜力。”Cancer Research UK的Sowmiya Moorthie则认为数据“有前景”，但建议在广泛实施前进行更多研究。

目前，瑞典多个地区已采用这种人工智能辅助的乳腺癌筛查模式，其他欧洲国家也在评估引入可能性。随着新研究持续验证其有效性，这项技术有望在国际范围扩展。MASAI研究的主要结果已发表在《柳叶刀》杂志上。