マンモグラフィ読影用人工知能モデルのバージョン別性能比較

科学分野:

• 放射線科および医用画像
• ヘルスケアにおける人工知能
• 腫瘍学

背景:

• 人工知能（AI）は、マンモグラフィスクリーニングの精度を高める可能性を示しています。
• マンモグラフィ用のAIモデルの更新バージョンと古いバージョンを比較した研究は限られています。

研究 の 目的:

• マンモグラムからの悪性度リスク評価における2つのバージョン（1.7および2.1）の市販AIモデルのパフォーマンスを評価および比較すること。
• スクリーニングで検出された乳がんおよび間隔がんに関連するAI悪性度リスクスコアを分析すること。

主な方法:

• BreastScreen Norway（2009-2018）からの117,709件のスクリーニングマンモグラムの遡及的分析。
• Transpara AIバージョン1.7および2.1を使用してマンモグラムを処理しました。
• 737件のスクリーニング検出がんおよび200件の間隔がんについて、検査レベルのリスクスコア（1-10）およびカテゴリ（低、中、高リスク）を評価しました。

主要な成果:

• 新しいAIバージョン（2.1）は、受信者操作特性曲線下面積（0.928対0.908、p < 0.001）が高く、パフォーマンスが向上しました。
• バージョン2.1は、バージョン1.7（87.1％）と比較して、スクリーニングで検出されたがんの93.5％に最も高い悪性度リスクスコア（10）を割り当てました。
• 間隔がんの両方のAIバージョンは同様のパフォーマンスを示し、約45％が最も高いスコアを割り当てられました。

結論:

• 更新されたAIモデルは、スクリーニングで検出された乳がんを特定する能力が向上していることを示しています。
• マンモグラフィスクリーニングの品質保証を維持および改善するためには、AIモデルバージョンの更新が不可欠です。
• AIバージョンの更新の臨床的影響を理解するためには、さらなる検証が必要です。