个性化乳腺癌查,选择性添加通过人工智能数字乳腺图莫合成

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 数字造乳镜 (DM) 是乳腺癌查的标准.
• 数字乳腺图解合成 (DBT) 提供更高的灵敏度,但需要更多的资源.
• 针对最受益的女性进行DBT是一种潜在的策略.

研究的目的:

• 探索人工智能 (AI) 在选择女性进行数字乳腺图莫合成 (DBT) 查方面的使用.
• 确定AI是否可以在初始DM检查后识别用于补充DBT的高增益病例.

主要方法:

• 追溯分析来自马尔默乳腺图莫合成查试验的14768个德国马克的检查.
• 利用乳腺癌检测系统将DM图像的风险分数 (1-10) 赋予DM图像.
• 评估了将DBT添加到DM的不同风险分数值,以评估对癌症检测,检查数量和错误阳性结果的影响.

主要成果:

• 在9.0的值中,与单独的DM相比,发现的癌症数量增加了25%.
• 仅通过DBT检测到的61%的癌症 (共41种) 将使用这种人工智能驱动的选择来发现.
• 这种方法将涉及12%的女性接受DM和DBT,检测率为14/1000和错误阳性增加21%.

结论:

• 在高增益病例中,人工智能驱动的DBT选择是普遍DBT查的可行替代方案.
• 人工智能可以分析DM图像以识别同一访问DBT的候选人.
• 需要进一步的前性研究来应对潜在的物流挑战.