对于新手和经验丰富的读者来说,改善乳房学解释:对两种商业人工智能软件进行比较研究
Hee Jeong Kim1, Woo Jung Choi2, Hye Yun Gwon3
1Department of Radiology and Research Institute of Radiology, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, 88, Olympic-Ro 43-Gil, Songpa-Gu, Seoul, 05505, South Korea.
European radiology
|November 8, 2023
概括
商业人工智能 (AI) 软件显著提高了新手和经验丰富的放射科医生的乳房镜解释精度. 人工智能工具提高了灵敏度和诊断性能,而不会对特异性产生负面影响.
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:
- 乳房摄影的解释是复杂的,观察者之间存在显著的变化.
- 新手和经验丰富的放射科医生在准确检测恶性瘤方面面临着挑战.
- 现有的诊断工具可能无法完全解决乳房影像分析的细微差别.
研究的目的:
- 评估两种商业人工智能 (AI) 软件工具对乳房影像解释的影响.
- 为了比较新手和经验丰富的放射科医生的AI辅助解释的诊断性能.
- 评估AI软件的类型是否影响性能改进.
主要方法:
- 一项多读者研究,涉及两名新手和两名经验丰富的放射科医生,解释了200次乳房镜检查.
- 读者评估了AI辅助和无AI辅助 (AI-1和AI-2) 的恶性瘤概率.
- 分析了性能指标,包括接收器运行特征曲线下的面积 (AUROC),灵敏度和特异性.
主要成果:
- 人工智能辅助显著改善了初学者 (0.86到0.90-0.91) 和经验丰富的读者 (0.87到0.90-0.92) 的平均AUROC.
- 在两组的人工智能使用时,灵敏度大幅增加 (新手:81.3%至88.8-91.3%;经验丰富:81.9%至87.5-90.6%).
- 特异性保持稳定,在AI软件类型之间没有观察到性能改善的显著差异.
结论:
- 商用人工智能软件可以提高所有经验水平的放射科医生对乳房造影解释的诊断性能.
- 人工智能工具有效地提高了乳腺癌检测在乳房影像上的灵敏度和整体准确性.
- 建议进行进一步的大规模验证研究来证实这些发现.
