筛查用于在没有明显疾病迹象的女性中早期发现乳腺癌。这种图像分析任务具有挑战性，因为通过重叠“密集”的乳腺组织，乳腺癌通常会在乳房X光照片中被隐藏或掩盖。该问题刺激了开发基于计算机的人工智能（AI）系统以提高诊断性能的努力。McKinney等人在《自然》杂志上撰文。报告了在准确解释筛查程序中的乳房X线照片方面胜过放射线专家的AI系统的发展。这项工作是一波研究浪潮的一部分，该浪潮研究了在医学影像环境使用AI的情况。

尽管有一些限制，但麦金尼及其同事的研究令人印象深刻。它的优势包括用于训练和随后验证AI算法的大规模数据集。英国的25,856名妇女和美国的3,097名妇女的乳房X线照片被用来训练AI系统。然后，该系统至少在365天后被用于在经过乳房活检证实的乳腺癌或正常随访成像结果的女性乳房X线照片中识别乳腺癌的存在。这些结果是公认的金标准，用于确认接受该疾病筛查的人的乳腺癌状况。作者报告说，人工智能系统的表现不仅胜过最初评估乳房X线照片的放射线医师做出的历史决定，还胜过6位放射线专家做出的决定，后者在对照研究中解释了500例随机选择的病例。