人工智能的附加值使用Quantib前列腺用于检测前列腺癌在多参数磁共振成像
Tommaso Russo1, Leonardo Quarta2, Francesco Pellegrino3
1Department of Radiology, IRCCS San Raffaele Scientific Institute, Milan, Italy.
La Radiologia medica
|May 7, 2025
概括
人工智能 (AI) 软件改善了无经验放射科医生的前列腺癌检测,但不是经验丰富的放射科医生. 在多参数MRI报告中,Quantib前列腺增强了新手读者的诊断准确性.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 人工智能 (AI) 正在探索,以帮助放射科医生解释前列腺多参数磁共振成像 (mpMRI).
- 前列腺癌 (PCa) 诊断在很大程度上依赖于精确的mpMRI解释.
- 临床试验.gov标识符:NCT06298305.gov标识符:NCT06298305.gov标识符:NCT06298305.gov标识符:NCT06298305.gov标识符:NCT06298305.gov标识符:NCT06298305.gov标识符:NCT06298305.
研究的目的:
- 评估AI软件 (Quantib前列腺) 对前列腺mpMRI报告的不同经验水平的放射科医生的诊断性能的影响.
- 在AI的帮助下,评估读者间协议和诊断指标 (灵敏度,特异性,PPV,NPV,AUC) 的变化.
主要方法:
- 一个单一中心的研究涉及110名患者的mpMRI评估.
- 三位不同经验水平的放射科医生 (R1,R2,R3) 审查了mpMRI扫描.
- 用Quantib前列腺人工智能软件或不使用Quantib前列腺人工智能软件评估诊断性能,比较临床显著PCa (csPCa) 的读者间协议和关键诊断指标.
主要成果:
- 人工智能软件提高了对于最没有经验的读者来说的病变识别 (R3).
- 读者间一致性显示,AI的略有增加,从0.37增加到0.41.
- 随着AI的使用,R3表现出改善的PPV,NPV和AUC (分别为0.51到0.55,0.65到0.82,0.56到0.62),而R1和R2没有显著变化.
结论:
- 对于经验丰富的放射科医生来说,Quantib Prostate并没有显著改善csPCa检测率.
- 基于人工智能的软件在前列腺mpMRI解释中证明了对一个缺乏经验的读者来说,改进了诊断性能.
- 该研究强调了人工智能的潜力,以支持经验较少的读者完成复杂的成像任务.
