Radiology: Artificial Intelligence：人工智能幫助提高乳腺癌診斷率

來源：作者：人氣：-發表時間：2020-11-06 15:56:00【大中小】

根據《Radiology: Artificial Intelligence》雜志上發表的一項研究，人工智能（AI）可以提高放射科醫生在分析乳腺癌篩查乳房X光照片時的效率。

通過乳房X線攝影術進行的乳腺癌篩查已顯示可通過在較早，更可治療的階段檢測疾病來改善預后并降低死亡率。但是，在乳腺X線攝影篩查中會漏掉許多癌癥，以及許多一開始被診斷為可疑病例最后發現通常是良性的。一項較早研究發現，平均而言，根據可疑結果而被召回的女性患者中，平均只有10％最終被發現患有癌癥。

基于AI的算法代表了提高數字乳房X線照相術準確性的一種有前途的方法。開發人員在現有圖像上對AI進行“訓練”，教其識別與癌癥相關的異常并將其與良性發現區分開。然后可以在不同的圖像集上測試程序。 AI不僅為更好地檢測癌癥提供了可能性，而且還為放射科醫生提供了更高的效率。

在這項研究中，研究人員使用了MammoScreen，這是一種可以與乳房X線照相術結合使用的AI工具，有助于癌癥檢測。 AI系統旨在在2D數字乳房X線照片上識別可疑乳腺癌區域，并評估其惡性可能性。該系統將構成乳房X光照片的四個視圖的完整集合作為輸入，并輸出具有相關可疑分數的一組圖像位置。

14位放射科醫生評估了2013年至2016年間采集的240幅2維數字化乳腺X線照片圖像的數據集，其中包括不同類型的異常情況。結果表明，使用AI輔助時，癌癥篩查的敏感性略有增加。人工智能還有助于降低假陰性率。

開發該軟件的Therapixel臨床研究經理SerenaPacilè博士說：“結果表明MammoScreen可能有助于提高放射科醫生在乳腺癌檢測中的性能。”

在不延長其工作流程的情況下，提高了放射科醫生在檢測乳腺癌中的診斷性能。在惡性可能性低的情況下，篩查時間會明顯減少。研究人員說，這種減少篩查時間的特點可以提高放射線醫師的整體效率，使他們將精力集中在對更可疑病例的檢查上。


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此文關鍵字：乳腺癌放射

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