人工智能驱动的质量改进软件对乳房扫描技术重复和回忆率的影响

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
• 医疗诊断中的质量保证

背景情况:

• 乳房位置不佳是乳房显微镜灵敏度降低和图像质量 (IQ) 不足的主要原因.
• 不充分的智商可以导致重复的乳房扫描视图或患者回忆,增加医疗保健成本和患者焦虑.
• 对乳房定位和压缩指标的客观评估对于改善乳房扫描结果至关重要.

研究的目的:

• 评估实施人工智能 (AI) 软件对乳房图像质量 (IQ) 的影响.
• 确定人工智能软件的实施是否会降低乳房检查中的技术重复和召回 (TR) 率.
• 评估AI在客观评估乳房定位和压缩指标方面的有效性.

主要方法:

• 从2019年4月到2022年3月,对40名技术人员 (198,054张图像) 的技术重复和召回 (TR) 的回顾性评估.
• 利用人工智能软件 (Volpara Health Technologies) 来分析42名技术人员的图像质量指标 (211,821张图像).
• 使用统计测试 (科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫, χ2,对联t测试) 进行基线 (2019年4月至2020年3月) 和当前 (2021年4月至2022年3月) 期的比较.

主要成果:

• 技术重复和召回 (TR) 从基线的0.77%显著减少到当前期间的0.17% (P < .001).
• 整体平均图像质量得分提高了6% (P = .001).
• 人工智能软件提供了乳房定位和压缩的客观指标,与IQ的提高相关.

结论:

• 人工智能软件的实施显然改善了乳房图像的质量.
• 人工智能工具有效地减少了技术重复和召回,提高了患者的体验和资源利用率.
• 人工智能代表了一种有前途的技术,用于乳房镜检查程序的客观质量保证.