乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，据资料统计，发病率占全身各种恶性肿瘤的7-10%，仅次于子宫癌。它的发病常与遗传有关，绝经期前后的妇女发病率较高，仅约1-2%的乳腺癌患者是男性。乳腺癌严重影响着广大妇女身心健康，甚至危及生命。
医疗专家建议女性从40岁开始，每年进行一次乳房X光检查。这是因为，乳房X光检查可以尽早地筛查出乳腺癌，从而降低乳腺癌致死率。乳房 X 光检查不仅有助于检测出癌症，还可以通过测量乳房密度来预估患乳腺癌的风险。但这种常规的检查，通常会消耗较多的人力和物力。
近日，《放射学》期刊上发表了一篇新的研究。该研究表明，与常规的临床风险因素相比，一种称之为“深度学习”的人工智能程序可以更好地区分以后会患乳腺癌的女性和不会患乳腺癌的女性的乳房X光照片。人工智能作为放射科医生的“帮手”，可以减少不必要的成像和相关成本。
该研究的主要作者、流行病学、人口科学教授兼研究员John A. Shepherd博士说：“通过检查到的X光照片，这种人工智能帮助我们将女性患乳腺癌的风险进行了等级划分。”
他还补充道，这些发现对临床实践具有重要意义。我们能够利用女性的患癌风险等级来确定她应该多久接受一次监测，风险等级较低女性可能不需要像患乳腺癌风险高的女性那样经常接受乳房X光检查。