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Radiology: Artificial Intelligence:人工智能帮助提高乳腺癌诊断率

来源:作者:人气:-发表时间:2020-11-06 15:56:00【

根据《Radiology: Artificial Intelligence》杂志上发表的一项研究,人工智能(AI)可以提高放射科医生在分析乳腺癌筛查乳房X光照片时的效率。

Radiology: Artificial Intelligence:人工智能帮助提高乳腺癌诊断率

通过乳房X线摄影术进行的乳腺癌筛查已显示可通过在较早,更可治疗的阶段检测疾病来改善预后并降低死亡率。但是,在乳腺X线摄影筛查中会漏掉许多癌症,以及许多一开始被诊断为可疑病例最后发现通常是良性的。一项较早研究发现,平均而言,根据可疑结果而被召回的女性患者中,平均只有10%最终被发现患有癌症。


 基于AI的算法代表了提高数字乳房X线照相术准确性的一种有前途的方法。开发人员在现有图像上对AI进行“训练”,教其识别与癌症相关的异常并将其与良性发现区分开。然后可以在不同的图像集上测试程序。 AI不仅为更好地检测癌症提供了可能性,而且还为放射科医生提供了更高的效率。

 
在这项研究中,研究人员使用了MammoScreen,这是一种可以与乳房X线照相术结合使用的AI工具,有助于癌症检测。 AI系统旨在在2D数字乳房X线照片上识别可疑乳腺癌区域,并评估其恶性可能性。该系统将构成乳房X光照片的四个视图的完整集合作为输入,并输出具有相关可疑分数的一组图像位置。

14位放射科医生评估了2013年至2016年间采集的240幅2维数字化乳腺X线照片图像的数据集,其中包括不同类型的异常情况。结果表明,使用AI辅助时,癌症筛查的敏感性略有增加。人工智能还有助于降低假阴性率。

开发该软件的Therapixel临床研究经理SerenaPacilè博士说:“结果表明MammoScreen可能有助于提高放射科医生在乳腺癌检测中的性能。”

在不延长其工作流程的情况下,提高了放射科医生在检测乳腺癌中的诊断性能。在恶性可能性低的情况下,筛查时间会明显减少。研究人员说,这种减少筛查时间的特点可以提高放射线医师的整体效率,使他们将精力集中在对更可疑病例的检查上。
 

 

 

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此文关键字:乳腺癌 放射