整合人工智能查以取代乳房影像的双读:一项全民准确性和可行性研究
Mohammad T Elhakim1, Sarah W Stougaard1, Ole Graumann1
1From the Department of Radiology (M.T.E., L.B.L., B.S.B.R.), Department of Nuclear Medicine (O. Gerke), and CAI-X-Centre for Clinical Artificial Intelligence (B.S.B.R.), Odense University Hospital, Kløvervænget 10, Entrance 112, 2nd Floor, 5000 Odense C, Denmark; Department of Clinical Research, Research and Innovation Unit of Radiology, University of Southern Denmark, Odense, Denmark (M.T.E., S.W.S., O. Graumann, O. Gerke, B.S.B.R.); Department of Radiology, Aarhus University Hospital, Aarhus, Denmark (O. Graumann); Department of Clinical Research, Aarhus University, Aarhus, Denmark (O. Graumann); and Department of Computer Science, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark (M.N.).
将人工智能 (AI) 整合到乳房影像查中可能是可行的. 这个AI就是AI.
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
- 瘤学和乳腺癌研究
背景情况:
- 乳房扫描查对于早期发现乳腺癌至关重要.
- 基于深度学习的人工智能 (AI) 提供了减少选工作负载的潜力.
- 人工智能在乳房造影工作流程中的集成点可能会显著影响性能.
研究的目的:
- 评估不同人工智能集成站点对乳房扫描精度和工作量的影响.
- 将三个模拟的AI集成场景与标准的双重阅读与仲裁进行比较.
主要方法:
- 从代表性查人群中对249,402张乳房图进行了回顾性分析.
- 模拟了三种AI整合场景:AI作为第一个读者,AI作为第二个读者,以及用于分类的AI.
- 与标准双重读取的AI集成场景进行比较,重点是检测准确性和仲裁率.
主要成果:
- 作为第一个阅读器的AI显示没有显著的准确性差异,但增加了仲裁.
- 人工智能作为第二读者降低了灵敏度和NPV,但增加了PPV和仲裁.
- 用于分拣的AI提高了灵敏度,PPV和NPV,同时减少了仲裁.
结论:
- 用人工智能取代人类读者在乳房影像查中是可行的.
- 人工智能的特定工作流集成极大地影响选准确性和工作量.
- 人工智能分类显示了提高查效率和诊断性能的前景.
