AIは、標的超音波に乳房病変を発見します

AIは、7月27日に発行された研究によると、標的超音波でより多くの質量および非質量乳房病変を見つけるのに役立つ場合があります。 ヨーロッパ放射線学ジャーナル。ブラジルのサンパウロにあるACカマルゴがんセンターのIsadora Lima博士が率いるチームは、市販のAIソフトウェアが放射線科医のみが実行した評価と比較して特異性を改善することを発見しました。「[AI’s] この文脈での使用は、おそらくMRIに対する良性または低い疑いとして分類された病変の生検の意思決定を支援する可能性があり、不必要な手順を回避するという放射線科医の自信を高めます」とリマと同僚は書いています。AIの可能性は乳房イメージングの設定で引き続き評価されていますが、研究者は、標的超音波検査における乳房病変の分類におけるAIの使用に関するデータの不足に注目しました。この知識のギャップに対処するために、Limaと同僚は、標的超音波で見られる乳房病変の悪性リスクを予測するために、市販のAIソフトウェア（Koios DS乳房、Koios Medical）のパフォーマンスを評価しました。ソフトウェアは、イメージングの所見を良性またはおそらく良性（Bi-rads 2/3）、低または中間の疑い（Bi-rads 4a/4b）、または高い疑いまたはおそらく悪性（bi-rads 4c/5）として分類しました。この研究には334の乳房病変が含まれ、そのうち183は質量、151は非質量病変でした。組織学的分析により、257の良性病変と77の悪性病変が明らかになりました。感度はAIの支援の有無にかかわらず高いままでしたが、AIの支援と放射線科医の解釈を組み合わせることで、放射線科医による非支援解釈と比較して特異性が大幅に増加しました（P ターゲットを絞った乳房超音波解釈に対するAIのパフォーマンスの影響測定放射線科医だけあなたは一人でいますAI +放射線科医感度100％100％100％特異性12.8％19.5％28％正の予測値25.6％27.1％29.4％負の予測値100％100％100％正確さ32.9％38％44.6％チームはまた、放射線科医またはAIソフトウェア（n = 72、334の21.6％）によって標的超音波で2または3に分類されたすべての病変は、良性病理学の結果を示していることを発見しました。チームは、AIソフトウェアがターゲットを絞った超音波解釈の貴重な2番目の読者として機能できることを提案しました。「臨床診療では、これにより、特に境界線または曖昧な場合において、病変の格下げに対する放射線科医の信頼を高めることで効率を改善する可能性があります」と著者は書いています。彼らはまた、結果を検証するために、より大きなマルチセンターコホートを使用した将来の研究を求めました。完全な研究を見つけることができます ここ。 1754031884 #AIは標的超音波に乳房病変を発見します 2025-08-01 07:00:00