日本におけるマンモグラフィの解釈のための海外で訓練された人工知能システムの適用性の評価

科学分野:

• メディカルイマージング (医学イメージング)
• 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
• 腫瘍学 腫瘍学

背景:

• 乳がんは,日本における重要な公衆衛生上の問題である.
• 人工知能 (AI) ベースのコンピュータ支援検出 (CAD) システムは,乳がんの診断を改善する可能性を秘めています.
• 非日本語データで訓練されたAI-CADシステムの評価は,日本人の住民にとって極めて重要です.

研究 の 目的:

• 日本のマンモグラフィー画像を用いた商用AI-CADシステムを外部で検証する.
• 乳がんの検出における放射線科医の診断能力に対するAI-CAD支援の影響を評価する.

主な方法:

• 日本の全場デジタルマンモグラフィー (FFDM) データセット338のAI-CADシステムの外部検証.
• AI-CAD出力との放射線科医の相互作用を評価するために,選択された40件の症例を含む補足読者研究.
• 感度,特異性,および受信機動作特性 (ROC) 曲線解析を使用して評価された診断性能.

主要な成果:

• AI-CADシステムは,検証コホートで79%の感度と89%の特異性を達成し,曲線下の面積 (AUC) は0.897.7でした.
• 読者研究では,AI-CADの支援により,BI-RADS (0.750〜0.756) と悪性病の確率 (0.750〜0.761) の両方でAUCの限界的な改善がもたらされました.
• AI-CADアシスタントの有無でリーダーの性能に統計的に有意な差は認められませんでした.

結論:

• 日本国外で訓練されたAI-CADシステムは,日本の乳がんスクリーニング症例に適用できる可能性を実証しています.
• AI支援の読み取りは,重複する信頼区間によって示される,無支援の読み取りと比較可能な診断性能を示しました.
• この集団におけるAI-CADの臨床的影響を決定的に確立するために,より大きな見通しのスクリーニング研究が必要である.