基于人群筛查项目的122969次乳腺X线摄影结果的人工智能评估

• 作者: 郭秋（译） 任克（校）
• 来源期刊: 国际医学放射学杂志
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 国际期刊连线
• 页码范围: 481
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19300/j.2022.r0601

摘要

目的 基于人群筛查项目，比较商用人工智能（AI）系统与常规独立双重阅片并达成共识法的效能，并探讨不同AI评分的肿瘤组织病理学特征。资料与方法 该回顾性研究纳入了2009年10月—2018年12月期间挪威乳腺筛查机构的4个筛查单位中共47877名女性，完成122969次乳腺筛查。数据集包括752例筛查癌（6.1例/1000次检查）和205例间歇期癌（1.7例/1000次检查）。每次检查的AI评分为1~10，其中1表示乳腺癌低风险，10表示乳腺癌高风险。通过阈值1、阈值2和阈值3评估AI系统作为二元决策工具的性能（选择和未选择）。将阈值1设置为AI评分10，将阈值2设置为与共识率（8.8%）相似的选择率，将阈值3设置为与放射科医生平均个人（5.8%）相似的选择率。采用描述性统计学方法总结筛查结果。结果 使用阈值1，AI系统将86.8%（653/752例）的筛查癌和44.9%（92/205例）的间歇期癌评为10分；使用阈值3，AI系统检出了80.1%（602/752例）的筛查癌和30.7%（63/205例）的间歇期癌。采用阈值的AI评分系统评估，未被检出的筛查癌较被检出的筛查癌具有较好的组织病理学特征；而在间歇期癌中则结果相反。结论 在3个阈值条件下，未被AI系统检出的筛查癌比例均低于20%。AI系统在癌症检测中的整体效能较为稳定。