评估虚假阳性警报在计算机辅助的多体检测中对协助能力的作用

科学领域:

• 胃肠病学 胃肠病学
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 来自人工智能 (AI) 计算机辅助检测 (CADe) 系统的虚假阳性 (FPs) 在结肠镜检测聚中构成了挑战.
• 量化评估CADeFP对内镜师性能的影响对于优化人工智能集成至关重要.

研究的目的:

• 评估CADe系统每分钟虚假阳性率 (FPPM) 的变化如何影响内镜师检测多重体的能力.
• 确定FPPM的最佳值,以便在结肠镜检查中提供有效的AI辅助.

主要方法:

• 一项交叉研究涉及10名内镜医生,分析了56个结肠镜视频,分类了FP水平 (0-5,5-10,10-15,15-20 FPPM).
• 多胞胎遗漏率 (PMR) 是交叉研究的主要结果.
• 对前性随机对照试验 (RCT) 的二次分析评估了956名患者的腺瘤检测率 (ADR).

主要成果:

• 当FPPM低于5时,CADe降低了PMR;较高的FPPM水平减少了CADe的好处.
• 在RCT中,人工智能辅助组的ADR较高,FPPM ≤ 5与FPPM > 5相比 (CADe:27.78%对11.90%;COMBO:38.40%对23.46%).
• 当FPPM ≤5时,AI干预增加了ADR (27.78%对14.76%),但当FPPM>5时,并没有增加ADR (11.90%对14.76%).

结论:

• 由CADe系统产生的每分钟虚假阳性数量 (FPPM) 直接影响其临床有效性.
• 当FPPM保持在5.0以下时,CADe系统在改善聚体检测率方面提供了最显著的好处.