基于人工智能的计算机辅助检测/诊断 (AI-CAD) 进行查性乳房学:AI-CAD在乳房学解释工作流程中的成果
Jung Hyun Yoon1, Kyungwha Han2, Hee Jung Suh3
1Department of Radiology, Severance Hospital, Research Institute of Radiological Science, Center for Clinical Imaging Data Science, Yonsei University, College of Medicine, South Korea.
European journal of radiology open
|July 24, 2023
概括
人工智能计算机辅助检测 (AI-CAD) 在最初被放射科医生遗漏的乳房影像中发现了17.9%的癌症. 然而,AI-CAD显著增加了回忆率,大多数分数来自负面考试.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 医疗保健中的人工智能
- 诊断性绩效评估的诊断性绩效评估是如何进行的
背景情况:
- 查性乳房造影对于早期发现乳腺癌至关重要.
- 计算机辅助检测 (CAD) 系统旨在提高乳腺造影解释的准确性.
- 评估AI-CAD在临床工作流程中的实际性能是必不可少的.
研究的目的:
- 评估AI-CAD的独立诊断能力.
- 评估AI-CAD检测到的异常在乳房图解读工作流程中的结果.
主要方法:
- 追溯分析了来自5228名妇女的6499张查性乳房造影.
- 将AI-CAD解释与三个放射科医生的历史读数进行比较.
- 独立的放射科医生对AI-CAD标记进行意义评估的审查.
主要成果:
- AI-CAD检测到17.9%的癌症最初被放射科医生忽视.
- 与放射科医生相比,AI-CAD的召回率显著更高 (10.0%对3.4%).
- 89.0%的AI-CAD召回与阴性乳房镜有关,41.2%的标记被认为是可以忽略不计的.
结论:
- 人工智能CAD可以识别查乳房镜中遗漏的其他癌症.
- 在临床工作流程中独立使用AI-CAD导致召回率大幅增加.
- 需要进一步改进,以优化AI-CAD的特异性并减少不必要的召回.
