关于磁共振成像的多学科共识前列腺轮:人工智能基准测试的教育地图和参考标准
Yuze Song1, Anna M Dornisch2, Robert T Dess3
1Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California San Diego, La Jolla, California; Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego, La Jolla, California.
概括
这项研究使用专家共识创建了一个前列腺细分基准. 最好的AI工具显示出高精度,超过传统方法,但医生审查仍然至关重要.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 辐射瘤学 辐射瘤学
背景情况:
- 对于治疗计划的前列腺细分缺乏可靠的基本真理.
- 因此,对此任务进行人工智能 (AI) 算法的评估具有挑战性.
研究的目的:
- 建立专家共识的前列腺细分的基准数据集.
- 评估各种AI工具的性能与这个黄金标准对比.
主要方法:
- 一致性前列腺细分是由一个由4名T2加权MRI专家组成的小组从68名患者中开发的.
- 六个人工智能工具 (3个商业,3个学术) 用子得分,表面距离和体积误差进行了评估.
主要成果:
- 在所有68个案例中都实现了专家共识细分.
- 人工智能工具显示,子中位数的得分从0.80到0.94.
- 平均表面误差在1.3~2.4毫米之间,体积误差在4.3%~31.4%之间.
结论:
- 成功建立了前列腺细分的专家共识基准.
- 顶级的人工智能工具的精度超过了使用CT扫描的放射瘤学家的精度.
- 医生监督仍然是必要的,以确定重大AI错误.
