人工智能支持的乳房扫描单读和双读方法:一个受控的多读者研究
Beniamino Brancato1, Veronica Magni2, Calogero Saieva3
1Unit of Breast Imaging, Istituto per lo Studio, la Prevenzione e la Rete Oncologica (ISPRO), Florence, Italy.
European journal of radiology
|April 22, 2025
概括
人工智能 (AI) 显著提高了放射科医生在乳房影像解释中的敏感性,特别是对于经验较少的读者. 人工智能作为双重阅读中的第二个读者,在不降低特异性的情况下改善了癌症检测.
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:
- 乳房镜解读依赖于放射科医生的专业知识.
- 不同的经验水平会影响诊断的准确性.
- 人工智能 (AI) 提供了决策支持的潜力.
研究的目的:
- 评估人工智能对放射科医生在乳房影像诊断表现的影响.
- 为了比较AI在不同放射科医生经验水平上的影响.
- 在单个和模拟的双重阅读场景中评估AI.
主要方法:
- 对150张乳房图 (30张恶性,120张良性) 的回顾分析.
- 五种阅读方法:人类单独阅读,人工智能单独阅读,人工智能支持的人类阅读,人与人双重阅读,人与人工智能双重阅读.
- 使用统计测试计算和比较灵敏度和特异性.
主要成果:
- 人工智能支持的单次阅读将平均灵敏度从69.2%提高到84.5% (p < 0.001).
- 敏感性增长在表现较差的放射科医生中最为明显.
- 人类-人工智能双重阅读达到了91.8%的灵敏度,超过了人类-人类双重阅读 (87.4%,p=0.016).
结论:
- 人工智能显著提高了阅读范式的乳房镜敏感性.
- 人工智能特别有利于基线性能较低的放射科医生.
- 人工智能作为独立的第二读者,在不牺牲特异性的情况下提高了双重阅读的灵敏度.
