人工智能显示乳腺癌筛查项目的潜能

一个主要的新研究放射学表明,人工智能(AI)是一种很有前途的乳腺癌筛查性乳房x光检查程序中检测的工具。

通过基于人群的乳腺癌的乳房x光检查癌症筛查项目产生重大的放射科医生的工作量。艾城已被建议作为一个自动化第二读者乳房x光检查,可以帮助减少这种工作负载。这项技术已经显示出令人鼓舞的结果癌症检测相关证据,但其使用的筛选设置是有限的。

在新的研究——迄今为止最大的,挪威的研究人员由教授Hofvind,博士,从部分乳腺癌筛查,在奥斯陆挪威癌症登记处,而商用人工智能系统的性能与常规独立双重阅读进行以人群为基础的筛选程序。研究从近123000考试上执行47000多名妇女在BreastScreen挪威四个设施,以人群为基础的筛选程序。

数据集包括752名癌症检测癌症筛查和205间隔,或癌症检测筛选轮之间。AI系统预测癌症的风险规模从1到10,1代表风险最低10最高的风险。共有87.6%的(653 752)的筛查到44.9%(92 205)的区间癌症的AI得分最高10。

研究人员制造了三个阈值来评估人工智能系统的性能作为决策工具。使用一个阈值,反映了平均个人放射科医生的积极的解释,筛查出癌症的比例不选择人工智能系统是不到20%。人工智能系统表现良好,该研究的回顾数据的依赖意味着更多的研究是必要的。

“在我们的研究中,我们假设所有癌症病例选择的AI系统检测到,“Hofvind博士说。“这可能不是真的在一个真正的筛选设置。不过,鉴于假设,AI可能会很有价值的在未来的解释进行筛查性乳房x光检查。”

结果显示良好的病理特征与更好的预后screening-detected癌症AI低和高的分数。相反的结果观察间隔癌症。这可能表明,区间AI分值较低的癌症是真实的x光检查间隔癌症不可见的。

很高比例的正确否定考试分类AI较低分数有可能大幅降低解释的体积,同时允许只有一小部分的癌症去未被发现。利用人工智能的两个读者在双重阅读环境,放射科医生仍然可以识别这些癌症,研究人员说。

“根据我们的研究结果,我们预计AI的解释是很有价值的筛选乳房x光成像在未来,“Hofvind博士说。“我们预计最大可能减少阅读卷通过选择消极考试。”

尽管还需要更多的研究在临床实施人工智能乳腺癌筛查,研究结果帮助建立一个未来的研究基础,包括前瞻性研究,Hofvind博士说。

“我们期待测试不同的场景,AI使用回顾性数据,然后运行一个前瞻性的试验,”她说。