人工智能辅助的双参数MRI用于检测前列腺癌-一个比较的多线程多病例准确性研究
Daniel Nißler1, Sabrina Reimers-Kipping2, Maja Ingwersen1
1Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, Friedrich-Schiller-University Jena, Jena University Hospital, 07747 Jena, Germany.
Journal of clinical medicine
|September 13, 2025
概括
人工智能辅助双参数核磁共振 (AI-bpMRI) 的诊断准确度与前列腺癌检测的多参数核磁共振 (mpMRI) 相当. 这种人工智能方法可能是一个可行的替代方案,特别是对于经验较少的读者来说.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 医疗保健中的人工智能
- 瘤学 诊断 诊断 瘤学
背景情况:
- 多参数MRI (mpMRI) 是前列腺癌 (PCa) 检测的标准.
- 双参数MRI (bpMRI) 提供了一种精简的方法,但可能有局限性.
- 人工智能集成旨在提高诊断性能和可访问性.
研究的目的:
- 评估人工智能辅助bpMRI (AI-bpMRI) 用于PCa检测的诊断准确性.
- 将AI-bpMRI与传统的mpMRI和标准的bpMRI进行比较.
- 评估读者体验对AI-bpMRI性能的影响.
主要方法:
- 对105名怀疑患有PCa的男性进行了回顾性分析.
- 由不同经验的放射科医生对bpMRI,mpMRI和AI-bpMRI进行独立评分.
- PI-RADS V2.1分类和他的病理相关性.
- 曲线下的面积 (AUC) 分析用于诊断准确性,并进行非劣等性测试.
主要成果:
- 在检测临床显著PCa方面,AI-bpMRI证明与mpMRI无劣 (格里森得分≥3+4).
- 在检测任何PCa方面,AI-bpMRI优于bpMRI (格里森得分≥3+3).
- AI-bpMRI的诊断益处在具有较低到中等经验的放射科医生中最为明显.
结论:
- AI-bpMRI的诊断准确度与前列腺癌检测的mpMRI相当.
- AI-bpMRI代表了对mpMRI的有希望的替代方案,可能会提高不同经验水平的一致性.
- 进一步的验证可能会支持AI-bpMRI作为PCa诊断中具有成本效益和效率的工具.
