据 Jeff Dean 表示，谷歌研究院、英国国家医疗服务体系与帝国理工在 Nature Cancer 发表的研究显示，该AI系统可额外检出以往常规筛查遗漏的25%间期乳腺癌，同时保持特异性并降低放射科工作量。根据 Nature Cancer 的报道，AI显著提升真阳性检出率而未显著增加假阳性，支持在筛查中用于更安全的分诊与更快回报。依据谷歌官方博客，该研究的工作流评估表明AI可优先处理高风险病例并自动分流疑似阴性，加速报告周转并提升大规模筛查运营效率。

据Sundar Pichai在X平台表示，谷歌的实验性乳腺影像AI在与帝国理工学院和英国国家医疗服务体系合作的研究中，比常规方法多检出25%的“间期癌”，并可将临床筛查工作量估算降低40%。据Yossi Matias在X平台及Nature Cancer报道，该系统还提高了对侵袭性乳腺癌与总体病例的检出，显示在真实世界筛查中的敏感度与效率提升。根据Nature Cancer的结论，这为放射科工作流优化、筛查通量提升与更早期诊断提供了可行路径，具有在国家级筛查项目中落地的业务潜力。