乳腺癌检测人工智能算法的性能使用个人表现在乳房扫描查方案的个人表现
Yan Chen1, Adnan G Taib1, Iain T Darker1
1From the Department of Translational Medical Sciences, School of Medicine, University of Nottingham, Clinical Sciences Building, Nottingham City Hospital, City Hospital Campus, Hucknall Rd, Nottingham NG5 1PB, United Kingdom (Y.C., A.G.T., I.T.D.); and Nottingham Breast Institute, Nottingham University Hospitals NHS Trust, Nottingham, United Kingdom (J.J.J.).
Radiology
|September 5, 2023
概括
人工智能 (AI) 在使用个人性能在乳腺癌查 (PERFORMS) 方案的乳腺癌查中展示了与人类读者相似的诊断性能. 人工智能显示出更高的特异性,表明了提高查准确性的潜力.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 哺乳镜查中的个人表现 (PERFORMS) 方案评估了人类阅读器的表现.
- 它在评估人工智能 (AI) 算法对乳房摄影的实用性尚未确立.
研究的目的:
- 为了比较商业AI算法的诊断性能与使用PERFORMS测试集的人类读者.
- 为了确定AI是否可以使用PERFORMS方案进行评估.
主要方法:
- 两个PERFORMS测试集的回顾性分析 (每组60个具有挑战性的案例).
- 人工智能算法评估病例,分配恶性瘤怀疑得分.
- 性能指标 (灵敏度,特异性,AUC) 为人工智能和552个人类阅读器计算.
主要成果:
- 在AI (0.93) 和人类读者 (0.88) 之间,曲线下的面积 (AUC) 没有显著差异.
- 人工智能特异性 (89%) 在开发人员建议的门上高于人类读者 (76%).
- 人工智能性能与敏感度和特异性相匹配时的平均人类性能相当.
结论:
- 人工智能诊断性能在解释具有挑战性的乳房镜查病例方面与普通人类读者相当.
- 可以利用 PERFORMS 方案来评估乳房镜中的 AI 性能.
- 人工智能可能在乳房影像解释中提供更好的特异性.
