人工智能辅助提高了读者对数字乳房造影的共识:一项多读者跨界研究,对一般和乳房子专业放射科医生进行了交叉研究
Mohadese Ahmadzade1, Hamidreza Rouientan1, Nastaran Abdi1
1Department of Radiology, Pardis Noor Medical Imaging and Cancer Center, Tehran, Iran.
Scientific reports
|December 2, 2025
概括
人工智能 (AI) 显著提高了放射科医生的乳房镜解释可靠性. 人工智能增强了与黄金标准的一致性,有助于乳腺癌查和解决放射科医生短缺问题.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 乳房摄影的解释需要高准确度,以进行有效的乳腺癌查.
- 在不同经验水平的放射科医生之间,评价者间和评价者内部的可靠性可能会有所不同.
- 人工智能 (AI) 工具正在出现,以协助医疗图像分析.
研究的目的:
- 评估人工智能对乳房影像解释中测量者之间和测量者内部协议的影响.
- 为了比较AI对一般放射科医生和乳腺子专家之间的可靠性的影响.
- 评估AI对特定放射变量的影响,如BI-RADS乳腺密度和病变位置.
主要方法:
- 使用了多个读者,多个案例,交叉研究设计.
- 十四名放射科医生 (一般和子专业) 解释了匿名的数字乳房影像,有或没有人工智能协助.
- 统计分析,包括科恩的卡帕和元分析,量化可靠性.
主要成果:
- 人工智能显著改善了对一般和小专业放射科医生的黄金标准的协议.
- 在BI-RADS乳腺密度和损伤位置评估中观察到明显的改善,特别是在一般放射科医生 (Kappa从50.01%到81.38%) 中.
- 人工智能提高了评价者内部的可靠性,并减少了经验水平的变化.
结论:
- 人工智能可以作为乳房镜解读的宝贵辅助,提高诊断可靠性.
- 人工智能协助可以帮助减轻经验丰富的放射科医生在乳腺癌查中的短缺的影响.
- 需要进一步的现实研究来优化AI整合到临床实践中.
