外媒 | AI改善侵袭性乳腺癌预测的能力-普瑞纯证

Mayo Clinic和UCSF从两个美国乳腺X线摄影队列中选取了2412名患有侵袭性乳腺癌和4995名对照组的女性进行研究。研究人员使用Screenpoint Medical的Transpara Exam Score和Volpara的TruDensity软件研究了这种组合如何帮助放射科医生预测晚期和间隔性乳腺癌的长期风险。他们发现，使用AI图像分析与基于图像的风险评估工具相结合，可以使放射科医生精确量化乳房组织，因为图像软件减少了评估乳腺密度的读者变异性。TruDensity AI算法使用X射线物理和机器学习的组合来生成乳房组成的准确体积测量，以消除人类解释可能产生的变异性。这项回顾性研究重申了3月份在《欧洲放射学杂志》上发表的一项先前研究，该研究将参加挪威BreastScreen的女性的筛查结果与AI分数合并，并探讨了AI和放射科医生在不同理论情况下的共识、回忆和癌症检测。挪威研究测试了Transpara的考试分数和TruDensity的图像分析方法，以评估2010年至2018年间进行的949例筛查检测到的乳腺癌、305例间隔性乳腺癌和13,646例阴性检查的共识、回忆和癌症检测。这项新的美国研究称：“我们评估了乳腺成像报告和数据系统密度、AI恶性程度评分（1-10）和体积密度测量。我们使用条件logistic回归来估计OR、95% CI，根据年龄和BMI进行调整，使用C统计量来描述AI评分与侵袭性癌症的关联及其对具有乳腺密度测量的模型的贡献。”虽然AI评分改善了所有癌症类型的预测，但研究人员表示，需要进一步的研究来确定这种方法的实用性和可行性。

版权声明 本网站所有注明“来源：普瑞纯证”或“来源：pureFDA”的文字、图片和音视频资料，版权均属于普瑞纯证网站所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，否则将追究法律责任。取得书面授权转载时，须注明“来源：普瑞纯证”。其它来源的文章系转载文章，本网所有转载文章系出于传递更多信息之目的，转载内容不代表本站立场。