根据4 月 10 日《放射学:人工智能》在线发表的一项研究,半自主乳腺癌筛查系统通过筛查乳房 X 光检查减少了假阳性。来自加利福尼亚州
根据4 月 10 日《放射学:人工智能》在线发表的一项研究,半自主乳腺癌筛查系统通过筛查乳房 X 光检查减少了假阳性。
来自加利福尼亚州圣克拉拉 Whiterabbit.ai 的 Stefano Pedemonte 博士及其同事评估了半自主人工智能 (AI) 模型识别不怀疑乳腺癌的筛查乳房 X 光检查的能力。该分析使用 14,831 项筛查性乳房 X 光检查(1,026 种癌症)的三个非重叠数据集比较了人类和人工智能的表现。
研究人员发现,使用人工智能设备后,癌症检出率的变化很小(非劣效界为每 1,000 次检查 0.25 例癌症)。对于美国数据集 1(11,592 张乳房 X 光检查;101 种癌症),AI 模型将需要放射科医生解读的筛查检查减少了 41.6%,将诊断检查回调减少了 31.1%,将良性穿刺活检减少了 7.4%。对于美国数据集 2(1,362 个乳房 X 光检查;330 个癌症),减少量分别为 19.5%、11.9% 和 6.5%。对于英国数据集(1,877 张乳房 X 光检查;595 种癌症),减少量分别为 36.8%、17.1 和 5.9%。
作者写道:“这项工作证明了半自主乳腺癌筛查系统在减少误报、不必要的手术、患者焦虑和医疗费用方面的潜力。”
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