人工智能可以在乳腺癌检测中击败人类吗?
Mariam Malik1, Saeeda Yasmin2, Anish Kumar3
1Radiology, Atomic Energy Cancer Hospital, Nuclear Medicine, Oncology and Radiotherapy Institute (NORI), Islamabad, PAK.
Cureus
|November 1, 2023
概括
计算机辅助检测 (CAD) 显示了乳腺癌检测的潜力,但人类的专业知识仍然优于准确的诊断,特别是在具有挑战性的病变类型.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医疗成像医学成像
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 乳房摄影对于早期发现乳腺癌至关重要.
- 假阴性报告可能会推迟诊断和治疗.
- 计算机辅助检测 (CAD) 旨在提高乳房扫描的准确性.
研究的目的:
- 评估CAD在减少假阴性乳房镜检测结果方面的有效性.
- 评估CAD在检测各种乳腺癌类型和乳腺特征方面的表现.
- 将CAD的诊断能力与人类的解释能力进行比较.
主要方法:
- 追溯分析了33个具有活检证明恶性瘤的乳房图和40个正常查乳房图.
- 包括病变类型,乳腺密度和CAD检测灵敏度.
- 乳房镜检测结果与随后的活检结果的相关性.
主要成果:
- 在检测恶性病变方面,CAD实现了75.8%的整体灵敏度.
- 对于质量 (74%) 和宏化 (100%) 的高检测率.
- 在不同类型的癌症中表现变化,在密集的乳房和特定的病变形态方面存在挑战.
结论:
- 对于检测某些乳房镜检测结果,特别是结合性病变和微化,CAD显示出前景.
- 在密集的乳房,不对称的密度,以及不清楚的病变,如侵袭性叶状癌,CAD的可靠性是有限的.
- 人类解释对于准确的乳腺癌诊断至关重要,在复杂的病例中优于CAD.
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