哺乳镜诊断性能的比较分析:关于人工智能辅助影响的读者研究
Marlina Tanty Ramli Hamid1, Nazimah Ab Mumin1, Shamsiah Abdul Hamid1
1Department of Radiology, Faculty of Medicine, University Teknologi MARA, Sungai Buloh, Selangor, Malaysia.
PloS one
|May 7, 2025
概括
人工智能 (AI) 显著提高了所有经验水平的放射科医生的乳房图解精度,特别是对于密集的乳房. 这种人工智能工具提高了诊断性能和一致性,帮助不那么有经验的读者.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医疗成像医学成像
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 乳房摄影对于乳腺癌查至关重要.
- 解释乳房影像需要相当大的专业知识.
- 密集的乳腺组织可以降低乳房图的敏感性.
研究的目的:
- 评估人工智能协助对放射科医生的诊断性能的影响.
- 评估AI对不同经验水平的放射科医生的影响.
- 研究人工智能在解释乳房密度高的女性乳房造影的实用性.
主要方法:
- 对434张数字乳房造影的回顾性分析.
- 与人工智能辅助和没有人工智能辅助的诊断性能进行比较 (Lunit INSIGHT MMG).
- 评估指标包括灵敏度,特异性,PPV,NPV和AUC.
主要成果:
- 人工智能辅助显著改善了所有读者群体所有指标的诊断性能 (p < 0.05).
- 人工智能提高了经验丰富和经验不足的放射科医生的准确性,特别是学员.
- 人工智能在解释乳房密度较高的女性的乳房造影时表现出了特别的好处.
结论:
- 人工智能显著提高了乳房影像解释的诊断准确性和一致性.
- 人工智能为缺乏经验的放射科医生提供了显著的好处.
- 支持人工智能集成,特别是在资源有限的环境中.


