人工智能可以提高乳腺动态增强磁共振成像的诊断准确性

根据9月28日发表在《美国医学杂志》上的一项研究，深度学习(DL)系统可以提高乳腺组织动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)诊断乳腺癌的准确性科学转化医学．

纽约大学格罗斯曼医学院的Jan Witowski医学博士和他的同事使用DL系统来提高整体的准确性乳腺癌诊断和DCE-MRI评估患者的个性化管理。

研究人员发现，该系统在内部测试集(3936次测试)的受试者工作特征曲线下达到了0.92的面积。在一项回顾性读者研究中，5名经委员会认证的乳腺放射科医生与DL系统之间没有发现统计学上的显著差异。当放射科医生的预测与DL的预测平均时，放射科医生的表现有所改善。使用来自波兰和美国的数据集证明了DL系统的通用性。在不同癌症亚型和患者人口统计学的亚组分析中看到了一致的结果。DL系统可以在临床相关风险阈值范围内减少不必要的活检;这将避免高达20%的乳腺成像报告和数据系统(BI-RADS) 4类病变患者的活检结果为良性。

作者写道:“我们表明，我们的DL系统达到了很高的独立性能，相当于乳腺放射科医生，并且它有可能实现患者个性化管理，减少BI-RADS 4病变患者不必要的活检次数。”

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