人工智能辅助低年资放射科医师检出乳腺病变

摘要：

目的 观察人工智能(AI)辅助对低年资放射科医师检出乳腺X线片中乳腺病灶的价值.方法 回顾性分析73例接受乳腺X线摄影检查的女性患者.由3名低年资放射科医师首先分别阅片,之后于AI辅助下再次阅片,勾画乳腺病灶区域;统计检出病灶数,记录病灶类型及乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类.以病理结果或随访最终临床诊断为标准,对比医师单独阅片与AI辅助阅片检出乳腺病灶的敏感度和准确率及对不同类型、不同BI-RADS分类病灶的诊断效能.结果 73例共121个乳腺病灶,其中软组织病灶(包括肿块、结构扭曲与不对称病灶)88个、钙化病灶33个;BI-RADS 2类17个,3类66个,4类及以上38个.与医师单独阅片相比,AI辅助阅片对全部乳腺病灶、特别是软组织病灶的诊断敏感度和准确率均显著提升(P均＜0.01),而对乳腺钙化病灶的敏感度和准确率差异均无统计学意义(PP均＞0.05).结论 AI辅助有助于提高低年资放射科医师检出乳腺X线片中乳腺病灶、尤其软组织病灶的效能.

关键词：乳腺肿瘤;乳房X线摄影术;人工智能

所属期刊栏目：18

分类号：R737.9;R445.4(肿瘤学)

资助基金：江苏省妇幼保健协会科研项目;苏州高新区医疗卫生科技计划项目

在线出版日期：2021-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：345-349