人工智能在数字乳腺X线摄影和数字乳腺断层摄影中的独立应用：一项回顾性分析

• 作者: 朱琳（译） 于红（校）
• 来源期刊: 国际医学放射学杂志
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 国际期刊连线
• 页码范围: 351
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19300/j.2022.r0302

摘要

在数字乳腺X线摄影术（DM）或数字乳腺断层摄影（DBT）的乳腺筛查中独立应用人工智能（AI）可以减轻放射科医生的工作量，同时保障筛查质量。目的 回顾性分析在采用DM和DBT筛查中采用AI系统进行独立阅读的性能。资料与方法 从科尔瓦多断层摄影筛查临床试验（Tomosynthesis Cordoba Screening Trial）中回顾性收集了2015年1月—2016年12月期间连续筛查获得的配对和独立读取的DM和DBT影像。采用AI系统独立计算DM和DBT检查的癌症风险评分(范围为1~100)。AI独立诊断的性能评估通过受试者操作特征曲线下面积(AUC)以及在不同操作点与人工评分的非劣效性试验来比较敏感度和召回率(非劣效性界值，5%)实现。采用McNemar检验比较AI评分和人工评分的召回率。结果 共评估了15 998名女性[平均年龄（58±6）岁]的15 999次DM和DBT检查（113例乳腺癌，包括98例筛查发现和15例间期乳腺癌）。AI在DM和DBT中的AUC分别为0.93（95%CI：0.89~0.96)和0.94（95%CI：0.91~0.97）。对于DM，AI的非劣效敏感度与1位影像医生评估（58.4%；66/113例；95%CI：49.2~67.1）或2位影像医生评估（67.3%；76/113例；95%CI：58.2~75.2）分别比较，其降低召回率高达2%（95%CI：-2.4~-1.6）（P<0.001）。对于DBT，AI的非劣效敏感度与1位影像医生评估(77%；87/113例；95%CI：68.4~83.8)或2位影像医生评估（81.4%；92/113例；95%CI：73.3~87.5）分别比较，其提高召回率高达12.3%（95%CI：11.7~12.9）（P<0.001）。结论 AI具有非劣效敏感性，可以替代放射科医生在乳腺筛查中的评估。与人工评估相比，AI在DM中的召回率较低，但在DBT中的召回率较高。