商业人工智能算法的外部验证在多种人群中用于检测假阴性乳腺癌
S Reed Plimpton1, Hannah Milch1, Christopher Sears1
1Department of Radiological Sciences, David Geffen School of Medicine at UCLA, Los Angeles, CA, USA.
Journal of breast imaging
|October 14, 2024
概括
人工智能 (AI) 可以检测乳腺癌被放射科医生在查乳房图片上遗漏的情况. 人工智能识别了54%的虚假阴性癌症在全场数字乳房造影和40%的数字乳房断片合成,发现他们更早.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 有限的数据存在于人工智能 (AI) 应用在现实世界的查乳房镜.
- 放射科医生对查性乳房造影的解释可能会导致错误的负结果.
研究的目的:
- 为了评估AI能够检测错误的阴性癌症在初始查期间错过的能力. 乳房图解解释.
- 评估人工智能在非增强的真实世界查乳房造影上的表现.
主要方法:
- 商业人工智能算法的回顾性应用,用于查全场数字乳腺造影 (FFDM) 和数字乳腺图解合成 (DBT) 检查 (2010-2019).
- 根据1年的随访数据确定了基本事实.
- 分析的重点是人工智能检测虚假阴性癌症.
主要成果:
- 在FFDM队列中,AI检测到7/13 (54%) 的虚假阴性癌症,在DBT队列中检测到4/10 (40%).
- 人工智能更早发现癌症,平均早272天 (FFDM) 和早248天 (DBT).
- 人工智能检测到的癌症主要是光线A侵入性恶性瘤 (82%),经常在密集的乳房中发现 (C或更大).
结论:
- 人工智能展示了检测查检测的癌症的能力,而放射科医生错过了这一点.
- 建议进行前性研究,以评估AI-放射科医生在现实环境中的协同作用,特别是DBT.
