计算机辅助检测 (CAD) 是第一款宣布用于临床乳腺癌诊断的软件,自 20 世纪 90 年代末推出以来,人们寄予厚望,但期望并未完全实现[2]。该技术依赖于编程算法来分析数字乳房 X 光检查结果,以寻找放射科医生在阅读检查时寻找的恶性肿瘤特征(即形状、大小、不对称等):因此,“旧”人工智能被认为是人类智能的增强,可以与处理大量数据的人工智能优势相匹配。尽管初步结果令人鼓舞,但多年的 CAD 临床应用并未发现综合筛查表现的显著改善,普遍的炒作逐渐消退,直到 2010 年代初,一场新的深度学习 (DL) 革命引发了第二波热情[3]。