人工智能的优势和挑战在评估密集的乳房
Sahar Mansour, Somia Soliman1, Abisha Kansakar2
1Pathology, Kasr ElAiny Hospital, Cairo University, Cairo, Egypt.
BJR open
|March 25, 2024
概括
人工智能 (AI) 显著提高了乳房检查密集乳房的精度,减少了误诊. 人工智能软件帮助放射科医生检测乳腺癌,在具有挑战性的病例中提升早期诊断.
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:
- 高乳腺密度是已知的乳腺癌风险因素之一.
- 密集的乳腺组织可以掩盖乳房影像上的病变,降低灵敏度并增加错误阳性.
- 人工智能 (AI) 为改善乳房影像解释提供了新的潜力.
研究的目的:
- 为了评估人工智能在读取密集乳房的乳房显微镜中的有效性.
- 评估人工智能在乳房密度高的乳房进行乳房摄影的优势和挑战.
主要方法:
- 从密集的乳房 (模式"c"和"d") 分析了6600张乳房影像.
- 包括4061个乳腺异常.
- 全场数字造乳镜,乳房超声波和人工智能软件 (Lunit INSIGHT MMG) 分析的比较.
主要成果:
- 人工智能辅助的乳房造影实现了94.5%的诊断准确度,灵敏度为88.29%和特异性为96.34%.
- 声磁显微镜显示诊断准确率为91.5%,灵敏度为98.71%,特异性为88.04%.
- 人工智能表明,对密集的乳房进行乳房扫描误诊的显著减少.
结论:
- 人工智能显著提高了密集乳房的乳房造 mammography 的诊断性能.
- 人工智能可以作为放射科医生的宝贵决策支持工具,改善早期乳腺癌检测和良性和恶性异常之间的歧视.
