AI コンピューター支援検出 (AI-CAD) の使用は、乳がん検出の向上に期待できると研究者らは報告しています。
」[Our study found that] 「AI-CADは、スクリーニングプログラムにおける乳がんの検出を改善し、放射線科医のマンモグラム読影を支援する可能性を示している」と、韓国ソウルにある順春郷大学ソウル病院のユン・ウー・チャン医学博士率いるチームは述べている。 放射線学: 人工知能。
同グループは、マンモグラフィーは乳がん検診のゴールドスタンダードであると指摘した。 AI-CAD の進歩によりマンモグラムの読影は改善され、その性能は「偽陽性を減らしながら潜在がんを検出するという点で放射線科医の性能を上回る」こともあります。しかし、「デジタルマンモグラフィーに基づくスクリーニングにおけるAI-CADアルゴリズムのパフォーマンスとその異常スコアは依然として不確実である」と研究チームは書いている。
この疑問を明確にするために、研究者らは、2021年から2022年にかけて実施されたマンモグラフィーにおける乳がんスクリーニング用人工知能（AI-STREAM）と呼ばれる試験のデータの二次分析を通じて、マンモグラフィースクリーニング中にAI-CADによって検出および見逃された乳がんの特徴を調査した。彼らは、AI-CADの結果を10％刻みで整理された異常スコアに基づいて9つのサブグループに分類し、それぞれの再現率（PPV1）の陽性的中率を計算した。サブグループと乳房密度別に分類し、AI-CAD スコアをマンモグラフィーおよび病理学的特徴と比較しました。
チームが使用した AI アルゴリズムは、Lunit の Insight Mammography バージョン 1.1.7.1 でした。ヒートマップまたはグレースケール マップを使用してマンモグラフィー上の潜在的な異常を特定し、異常スコアを割り当てます。異常スコアは 0% から 100% の範囲のパーセンテージで表され、頭尾方向および内外側斜位像ごとに生成されます。 10%以上の異常スコアは陽性とみなされ、10%未満は陰性として分類されると研究者らは説明した。
同グループは、デジタルマンモグラフィーでの乳がん検出におけるAI-CADの性能について次のように報告した。
乳がん検出におけるAI-CADの性能
測定
パーセンテージ
8.7%
89.9%
94.3%
」[The] AI ベースの CAD の再現率の全体的な陽性的中率は…乳房画像レポートおよびデータ システムのスクリーニング ベンチマークをわずかに上回っていました」と研究者らは述べています。
また、AI-CAD は放射線科医が見逃した癌の 3.4% (n = 5) を特定したが、放射線科医がリコールで検出した癌の 8.1% (n = 12) を見逃していたことも判明した。放射線科医が見逃したがんには、非対称性、歪み、腫瘤などの特徴が含まれていたこと。 AI-CAD の偽陰性率は 10.1% でした (これらのケースは、乳房組織が濃い女性でより一般的でした)。
「AI-CADの偽陰性率が高い理由の一つ」 [is that] 放射線科医によるマンモグラフィーの解釈とは異なり、AI-CAD は以前のマンモグラフィーを考慮していないため、放射線科医と比較して AI-CAD にとって不利となる」と同グループは指摘した。
持ち帰りは？著者らによれば、AI-CADは放射線科医によるマンモグラフィー読影に役立ち、「AI-CADによって検出または見逃されたがんの画像および病理学的特徴を理解することで、その効果的な臨床応用が強化される可能性がある」と結論付けている。
完全な研究結果を見つけることができます ここ。
1761857276
#AICAD #は乳がん検出の向上に期待できる
2025-10-30 20:34:00