人工智能作为乳腺查中的辅助读者:一种新的工作流程,以保持质量和减少工作量
Annie Y Ng1, Ben Glocker1,2, Cary Oberije1
1Kheiron Medical Technologies, London, UK.
Journal of breast imaging
|February 28, 2024
概括
一个新的人工智能 (AI) 策略用于乳腺癌检测在乳房扫描查保持性能,同时显著减少放射科医生的工作量. 这种由人工智能支持的阅读方法将第二个人类阅读者的需求降低高达87%.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 乳房扫描查对于早期发现乳腺癌至关重要.
- 当前人类读者的双重阅读协议可能是资源密集的.
- 优化AI整合到选工作流程中是一个活跃的研究领域.
研究的目的:
- 评估人工智能战略作为乳房镜检查中的辅助第二读者.
- 与传统的双重阅读相比,评估AI在检测乳腺癌方面的有效性.
- 确定人工智能支持对放射科医生的工作负载的影响.
主要方法:
- 一个大规模的,多个站点的,多个供应商的数据集 (280,594张乳房镜) 的回顾性分析.
- 人工智能只在不同意第一个人类读者的评估时,才充当第二个读者.
- 统计分析包括选性能和工作量减少指标的非劣势和优势测试.
主要成果:
- 在所有查指标上,人工智能支持的阅读策略优于或不低于人类的双重阅读.
- 工作量减少了大量,减少了对第二个人类读者的需求高达87%.
- 需要仲裁的案件在人工智能作为辅助阅读器时显著减少.
结论:
- 拟议的AI支持的阅读工作流程保持了乳腺癌查性能.
- 这一策略为减少放射科医生在乳房镜检查中的工作量提供了显著的潜力.
- 对其对人类第二读者的影响进行进一步调查是有必要的.
