乳がんスクリーニングのためのAIシステムの国際評価

科学分野:

• 医療用イメージング
• 人工知能
• 腫瘍学

背景:

• スクリーニング・マンモグラフィは乳がんを早期発見することを目的としています.
• 現在のマンモグラフィの解釈は 偽陽性と偽陰性で 課題に直面しています

研究 の 目的:

• 乳がんの予測のための人工知能 (AI) システムを紹介する.
• 人工知能システムの性能を臨床環境で 人間の専門家と比較して評価する.

主な方法:

• 人工知能の評価のために,イギリスとアメリカからの大規模なデータセットを整理した.
• AUC-ROCを使用した6人の放射線科医とAIのパフォーマンスを比較した.
• イギリスのダブルリーディングプロセスに AIの統合をシミュレートしました

主要な成果:

• AIは偽陽性 (1. 2 - 5. 7%) と偽陰性 (2. 7 - 9. 4%) の有意な減少を示した.
• 人工知能は,より優れたAUC-ROC (11.5%のマージン) で,すべてのヒト読者を上回った.
• AIは,シミュレートされたダブルリーディングで不劣なパフォーマンスを維持し,第2の読者の作業量を88%削減しました.

結論:

• AIシステムは,さまざまな集団で堅実なパフォーマンスと汎用性を示しています.
• AIは乳がんのスクリーニングの 精度と効率を高める可能性を秘めています
• 乳がんのスクリーニングプログラムに AI を統合するためのさらなる臨床試験が必要である.