人工智能用于乳腺癌检测:与癌症检测相关的因素
Heera Yoen1, Myoung-Jin Jang2, Ann Yi3
1Department of Radiology, Seoul National University Hospital, 101 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul, Republic of Korea.
Academic radiology
|January 12, 2024
概括
人工智能 (AI) 软件在乳房扫描中的性能受癌症特征的影响. 异常的乳房镜检测结果,更大的侵入性瘤大小和HER2阳性与更高的AI异常分数相关,用于乳腺癌检测.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 对于影响人工智能 (AI) 软件性能在乳腺癌检测的乳房扫描中的因素的理解有限.
- 人工智能越来越多地被用于医学成像,需要了解其性能决定因素.
研究的目的:
- 在乳腺癌检测中识别与AI软件异常得分相关的临床,病理和乳房检查因素.
- 调查AI软件无法检测某些癌症的原因.
主要方法:
- 从1001名经过乳腺癌手术的妇女手术前的乳房影像进行了回顾性分析.
- 使用商业AI软件 (Lunit INSIGHT,MMG) 来分配异常分数.
- 采用通用线性模型 (GLM) 分析来识别与AI分数相关的因素,并评估了乳房镜检测结果和瘤特征.
主要成果:
- 人工智能正确检测了1001种索引癌症中的72%.
- 更高的AI异常得分与异常的乳房检查结果 (质量,化,建筑扭曲,不对称性),更大的侵入性瘤大小和HER2阳性有关.
- 人工智能未能检测到密集的乳房中的小不对称性,亚厘米或异度的病变,以及微弱的化.
结论:
- 诸如异常的乳房镜检测结果,侵入性瘤大小和HER2阳性等因素显著影响乳腺癌检测中的AI异常得分.
- 了解AI性能模式对于其有效的临床整合在乳房镜中至关重要.
