基于人工智能的模型的开发和验证,用于诊断良性,边缘性和恶性副质
Yingnan Wu1,2,3, Wenli Dai3,4, Xiaoying Li1
1Cancer Centre, Department of Ultrasound Medicine, Zhejiang Provincial People's Hospital (Affiliated People's Hospital), Hangzhou Medical College, Hangzhou, Zhejiang, China.
一个人工智能模型,临床-OMTA,有助于使用超声波,年龄和CA125.5来分类附质量. 虽然它没有超过仅图像人工智能,但它显著提高了放射科医生的准确性和一致性,在服务不足的地区证明是有用的.
科学领域:
- 医疗成像中的人工智能
- 妇科瘤学 妇科瘤学
- 诊断性的超声波检查
背景情况:
- 将副质分类为良性,边缘性或恶性对于患者管理至关重要,但会带来诊断挑战.
- 现有的人工智能模型显示出希望,但整合多式联运数据需要进一步调查.
研究的目的:
- 开发和评估临床-卵巢多任务注意力 (临床-OMTA),这是一个人工智能模型,用于对附质量进行多类分类.
- 评估临床-OMTA综合超声波,年龄和CA125数据的性能,通用性和临床实用性.
主要方法:
- 开发临床-OMTA,一个双脊柱AI模型来分类附带质量.
- 来自23家医院的回顾性数据,包括1882名接受培训/内部测试的患者和499名接受外部测试的患者.
- 对ADNEX和专家评估进行诊断性能评估,并评估其对放射科医生的绩效的影响.
主要成果:
- 临床-OMTA证明了与ADNEX和外部数据集的专家评估 (AUC 0.930-0.950) 相似的诊断性能.
- 与仅图像模型 (OMTA) 相比,整合年龄和CA125并没有提高性能.
- 作为一个决策支持工具,临床OMTA显著改善了放射科医生读者之间的协议 (kappa 0.86-0.98) 和诊断准确性 (72.3%对比88.0%).
结论:
- 临床-OMTA是一种可通用的人工智能工具,用于副质量分类,在各种环境中表现出强大的性能.
- 该模型增强了放射科医生的诊断能力,提供了作为决策支持系统的巨大潜力.
- 临床OMTA在资源有限或在缺乏专家超声波检查人员的偏远环境中可能特别有价值.
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