探索人工智能对乳腺癌检测和诊断的方法:一篇评论文章

科学领域:

• 放射学和病理学 放射学和病理学
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 深度学习,包括卷积神经网络 (CNN),视觉转换器 (ViT) 和生成对抗网络 (GAN),正在改变乳腺癌诊断.
• 将人工智能整合到放射学和病理学工作流程中显示出增强病变检测,分类和减少解释变化的潜力.

研究的目的:

• 通过各种成像方式审查乳腺癌诊断人工智能的最新进展.
• 突出AI在检测,分类,细分和风险预测方面的能力和挑战.
• 讨论临床采用障碍,并提出负责的人工智能集成的优先事项.

主要方法:

• 关于人工智能应用在乳腺造影,数字乳腺图解合成 (DBT),超声波,MRI和全幻灯片成像方面的最新文献的综合.
• 专注于深度学习模型,如CNN,ViT和GAN用于诊断任务.
• 对影响人工智能性能,概括性和临床采用因素的分析.

主要成果:

• 当AI系统集成到临床工作流程中时,可以改善病变检测并减少变异性.
• 性能和通用性取决于数据集质量,异质性和模型校准,存在性能下降和对外部数据校准错误的风险.
• 人工智能模型越来越多地用于细分和风险预测,将成像与临床病理学和基因组数据集成为个性化的患者管理.
• 生成对抗网络 (GAN) 可以帮助增强数据,但需要仔细的质量控制和偏差监测.
• 采用的主要障碍包括验证问题,领域转移,报告变化,可解释性和监管问题.

结论:

• 人工智能具有显著的承诺,可以增强而不是取代乳腺癌诊断中的临床医生.
• 负责人工智能集成的优先事项包括多站点验证,透明报告,偏差缓解,强大的校准和持续监测安全和公平.