2022. 09. 13. - 09:00
Javíthatja a mellrákszűrés pontosságát a mesterséges intelligencia
Komoly javulást érhet el a mesterséges intelligencia alkalmazása az emlőkrák-szűrések terén, egy új megközelítés segítségével.
Egy új megközelítés a radiológus és a mesterséges intelligencia erősségeit is kihasználhatja a mellrákszűrés diagnosztikai képességének javítására – tudatták a kutatók a The Lancet Digital Health szaklapban megjelent tanulmányban.
A németországi University-Hospital Essen munkatársa, Christian Leibig, PhD kollégáival közösen értékelte egy mesterséges intelligencia-rendszer teljesítményét az érzékenység és specifitás tekintetében, ha önálló rendszerként vagy döntés-áttételi megközelítésben alkalmazzák azt - összehasonlítva az eredeti, radiológusi döntéssel.
Az elemzés nyolc szűrőhelyről származó, közel 1,2 millió teljes körű, digitális mammográfiás vizsgálatot tartalmazott. Olvasd el: Mellrák-diagnózis - A mesterséges intelligencia túlszárnyalta az orvosokat
Javíthatja a mellrákszűrés pontosságát a mesterséges intelligencia
A kutatók felfedték, hogy a mesterséges intelligencia-rendszer önálló módban történő konfigurációja 84,2 százalékos érzékenységet és 89,5 százalékos specificitást ért el a belső tesztadatokon, valamint 84,6 százalékos szenzitivitást és 91,3 százalékos specificitást a külső tesztadatokon.
Ez azonban kevésbé volt pontos, mint az átlagos radiológus, aki nem kapott segítséget.
Ugyanakkor, a szimulált döntés-áttételi megközelítés jelentősen javította a radiológusi szenzitivitást és specificitást - 2,6, illetve 1,0 százalékponttal, ami a külső adatkészleten 63,0 százalékos triaging (azaz prioritási sorrend) teljesítménynek felel meg. Olvasd el: Mit lát az orvos és mit a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia értékelte vizsgálatok részhalmazán a vevő működési jelleggörbéje alatti terület 0,982 volt, ami meghaladja a radiológus teljesítményét.
Számos klinikailag releváns alcsoport esetében - beleértve a kis elváltozások és az invazív karcinómák alcsoportjait is -, jelentős érzékenységnövekedést figyeltek meg a döntés-áttételi megközelítés használatakor.
„A tanulmány eredményei javíthatják az MI-algoritmusok biztonságos elterjedését, ami az országos szűrőprogramok hatékonysági paramétereinek javulásához és a radiológusok munkaterhelésének csökkentéséhez is vezet" – foglalták össze eredményüket a tanulmány szerzői.
L.A.
