一个具有CE标志的AI系统的回顾性评估,包括1,017,208次乳房扫描查检查
Tone Hovda1, Marthe Larsen2, Marie Burns Bergan2
1Department of Radiology, Vestre Viken Hospital Trust, Drammen, Norway.
European radiology
|March 27, 2025
概括
这项研究表明,一个具有CE标志的AI系统可以准确地识别乳腺癌的乳房影像,这可能会减少放射科医生的工作量,并提高查灵敏度. 在大型数据集中,人工智能在对负面和正面病例进行分类方面表现良好.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 乳房扫描查对于早期发现乳腺癌至关重要.
- 放射科医生的工作量是乳房影像查计划中的一个重大挑战.
- 大规模的回顾性研究对于在未来实施之前验证人工智能工具至关重要.
研究的目的:
- 评估CE标记的人工智能 (AI) 系统在查乳腺镜片上的乳腺癌识别性能.
- 评估人工智能系统在减少放射科医生的工作量和潜在地提高乳房镜敏感度方面的实用性.
主要方法:
- 来自BreastScreen Norway (2004-2021) 的1,017,208张查性乳房造影的回顾性分析.
- 人工智能系统赋予NT (负) 和SN (正) 分数.
- 定义了N70 (70%最低NT得分) 和P3 (3%最高SN得分) 的值.
主要成果:
- 人工智能系统在识别负面和正面病例方面表现强.
- 使用P3值,81.5%的查检测到的癌症被归类为阳性.
- 在N70值时,1.8%的查检测到的癌症被归类为阴性.
结论:
- 人工智能系统是有效的识别阴性和阳性病例在乳房扫描查.
- 人工智能工具显示,有可能减少放射科医生的工作量.
- 这些发现支持使用人工智能来提高乳房镜检查程序的效率和灵敏度.
