人工智能辅助可以提高乳腺癌筛查的准确性

来自德国埃森大学医院的 Christian Leibig 博士及其同事评估了人工智能系统在用作独立系统或在决策推荐方法中与原始放射科医师决策相比时在灵敏度和特异性方面的表现.该分析包括来自八个筛查点的近 120 万个全视野数字乳房 X 线摄影研究。

研究人员发现，独立模式下的 AI 系统配置对内部测试数据的敏感性为 84.2%，特异性为 89.5%，对外部测试数据的敏感性为 84.6%，特异性为 91.3%。然而，它不如普通的独立放射科医生准确。模拟决策转诊方法对放射科医生的敏感性和特异性分别显着提高了 2.6 和 1.0 个百分点，对应于外部数据集上 63.0% 的分类性能。在 AI 评估的研究子集上，受试者工作特征曲线下面积为 0.982，超过放射科医生表现。对于许多临床相关的亚组，包括小病灶和浸润性癌的亚组，使用决策转诊方法观察到敏感性显着增加。

作者写道：“这项研究的结果可以提高人工智能算法的安全推出，从而提高全国筛查项目的功效参数并减少放射科医生的工作量。”

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