人工智能在乳腺钼靶X线摄影诊断乳腺疾病中的应用研究

• 作者: 刘东婷 黄秀娟 温兆赢 石春彦 王文川 徐磊 刘家祎
• 来源期刊: 中国医药
• 学科: 医学
• 关键词: 乳腺癌 乳腺钼靶X线 人工智能
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 乳腺癌防治研究|Research of Prevention and Treatment in Breast Cancer
• 页码范围: 366-370
• 页数: 5页
• 分类号: R445
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/j.issn.1673-4777.2022.03.011

摘要

目的 探讨人工智能在乳腺钼靶X线摄影诊断乳腺疾病中的应用价值.方法 选取2018年2月至2021年5月于首都医科大学附属北京安贞医院行乳腺钼靶X线摄影检查并进行病理诊断的73例女性患者的临床资料进行回顾性分析.使用人工智能对乳腺钼靶X线摄影检查病灶进行诊断,并与放射科医师诊断结果进行比较,分析二者在乳腺钼靶X线摄影诊断中的一致性.结果 73例患者共采集146例次乳腺钼靶X线摄影图像,其中127例次有病理检测结果.Kappa一致性检验结果显示,医师、人工智能及医师+人工智能3种乳腺钼靶X线摄影诊断方式均与病理检测结果呈现一致性(均P ＜0.001).医师+人工智能诊断的敏感度(94.55％)、特异度(97.22％)、总符合率(96.06％)、约登指数(0.92)及阴性预测值(95.89％)最高.146例次乳腺钼靶X线摄影图像中,医师与人工智能在诊断良性钙化、可疑病变钙化、不对称结构扭曲、增大淋巴结及肿块或结节数目方面呈一致性(均P ＜0.001).此外,医师观察图像发现10例患者乳头凹陷和乳腺皮肤增厚,人工智能未体现这2项内容.人工智能明确显示乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分级的图像共76例次,将这些图像交于医师进行BI-RADS分级,结果显示医师与人工智能对BI-RADS分级呈一致性(P＜0.001).结论 人工智能在乳腺钼靶X线摄影诊断乳腺病变方面的表现与放射科医师相似,可提高影像科医师对乳腺癌筛查和诊断的准确性.