根据乳腺密度进行查乳房扫描:放射科医生与独立智能检测之间的比较
Mi-Ri Kwon1, Yoosoo Chang2,3,4, Soo-Youn Ham1
1Department of Radiology, Kangbuk Samsung Hospital, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, South Korea.
Breast cancer research : BCR
|April 22, 2024
概括
人工智能 (AI) 在查韩国妇女的乳房图片时,证明了与放射科医生相似的癌症检测率. 人工智能算法显示了更好的特异性和回忆率,特别是在密集的乳腺组织中.
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:
- 人工智能算法用于乳房镜评估在亚洲人群中并不成熟.
- 这项研究将人工智能性能与韩国女性的大队伍中的放射科医生进行比较.
研究的目的:
- 评估AI独立检测与放射科医生在查数字乳房镜中的性能.
- 评估乳腺密度对人工智能和放射科医生的表现的影响.
主要方法:
- 对89,855名韩国妇女 (2009-2020年) 的查数字乳房影像进行了回顾性分析.
- 用于基于AI的恶性瘤概率评分的Lunit软件.
- 在AI和放射科医生之间对乳腺密度类别 (A-D) 的性能指标 (CDR,灵敏度,特异性,PPV,回忆率,AUC) 的比较.
主要成果:
- 在AI和放射科医生之间,癌症检测率 (CDR) 和灵敏度没有显著差异.
- 人工智能显示显著更高的特异性,正预测值 (PPV) 和AUC,回忆率较低.
- 人工智能性能优势,特别是特异性和回忆率,在所有乳腺密度类别中都是一致的,包括极其密集的组织.
结论:
- 人工智能软件对放射科医生具有相似的灵敏度,但在特异性,PPV,回忆率和AUC方面表现优于放射科医生.
- 这些性能差异在乳腺组织极为密集的女性中最为明显.
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