人工智能 (AI) 系统在中等收入国家机会主义查和诊断人口中的应用

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
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 乳房造影是乳腺癌查的关键工具,人工智能在改善诊断性能方面表现有前途.
• 人工智能在乳房检查中的验证主要发生在高收入国家.
• 这项研究解决了在中等收入多民族人口中评估人工智能的必要性.

研究的目的:

• 为了评估人工智能 (AI) 在乳房检查中的有效性,在一个中等收入国家的多样化人口中.
• 将人工智能辅助乳房造影的诊断性能与传统的解释方法进行比较.
• 评估AI对乳腺密度和BI-RADS类别评估的影响.

主要方法:

• 一个回顾性分析来自不同马来西亚人口 (马来人,中国人,印度人) 的543张乳房图.
• 由三个乳腺放射科医生独立解释,有或没有人工智能支持,评估乳腺密度和BI-RADS类别.
• 人工智能辅助和传统读数之间的精度,灵敏度,特异性,正预测值 (PPV) 和负预测值 (NPV) 的比较.

主要成果:

• 在密度 (κ=0.606) 和BI-RADS评估 (κ=0.74) 方面,AI与放射科医生达成了实质性的一致.
• 人工智能性能与传统方法相比,放射科医生+AI的灵敏度,特异性,PPV和NPV值分别为81.0%,93.1%,55.5%和97.0%.
• 人工智能提高了病变诊断的准确性,并减少了不必要的活检,特别是在BI-RADS 4病变中,其性能与二维乳房镜相似 (AUC 0.925与0.871).

结论:

• 人工智能软件可以帮助准确诊断乳腺病变,提高混合机会性查和诊断设置的效率.
• 人工智能集成并没有对放射科医生的表现产生负面影响,显示了大量的读者间协议.
• 哺乳镜中的AI显示出在不同人群中改善诊断准确度和减少不必要的活检的潜力.