在患有多发性硬化症的患者中对自动损伤评估的前性临床评估
Amalie Monberg Hindsholm1, Annika Reynberg Langkilde2, Jonathan Frederik Carlsen2,3
1Department of Clinical Physiology and Nuclear Medicine, Copenhagen University Hospital - Rigshospitalet, Copenhagen, Denmark. amalie.monberg.hindsholm@regionh.dk.
Neuroradiology
|November 12, 2025
概括
这项研究验证了用于多发性硬化症 (MS) MRI 扫描的 AI 工具. 虽然它对病变计数有帮助,但它对新病变的时间节省和准确性有限,这表明研究使用时要小心.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 多发性硬化症 (MS) 需要定期对疾病进展进行MRI监测.
- 准确检测新的和扩大的病变对于治疗决策至关重要.
- 人工智能工具正在出现,以协助分析复杂的医学成像.
研究的目的:
- 临床验证商业AI工具用于MS患者的自动化MRI评估.
- 评估人工智能工具对评估时间,工作流效率和病变检测准确性的影响.
- 为了比较人工智能辅助评估与传统的放射科医生评估.
主要方法:
- 有望招募112名接受常规随访MRI的MS患者.
- 通过四名神经放射学家对匿名MRI扫描的独立评估,有或没有人工智能辅助 (mdbrain v.4.11.0).
- 记录评估时间,放射科医生实用问卷,并计算病变检测的性能指标 (灵敏度,特异性,预测值).
主要成果:
- 平均评估时间显示,在人工智能协助下,不显著地减少了27秒.
- 放射科医生发现,人工智能工具在87%的病例中是有用的,特别是在病变计数和检测新的小病变方面.
- 人工智能工具显示新病变的高负预测值 (0.89),但低正预测值 (0.35-0.65),表明错误阳性趋势.
结论:
- 人工智能工具在现实世界MS MRI后续设置中进行了前性验证.
- 适度的时间节省和低的积极预测值限制了其当前的研究实用性.
- 高负预测值表明有潜力进行分类,但由于最终基础真理的局限性,彻底的临床评估至关重要.
