AI支援の放射線科医がスクリーニングを実施、新たな研究で判明
ジャーナルに掲載された大規模研究Lancet Digital Healthは、AIが単独で使用されているか、生きている助手として使用されているかにかかわらず、乳がん検診におけるAIの有効性を直接比較した最初の企業です。科学者たちは、そのようなシステムが従来の専門家が見逃している癌を見つけることができることを望んでいます。これにより、放射線科医の時間を解放して、より多くの患者を診察できるようになります。
このソフトウェアはによって開発されましたVaraはドイツの新興企業であり、この調査も主導しました。同社のAIは、ドイツの乳がん検診センターの4分の1以上ですでに使用されており、今年初めにメキシコとギリシャの病院に展開されました。
からの放射線科医の支援を受けたVaraチームドイツのエッセン大学病院とニューヨークのメモリアルスローンケタリングがんセンターは、2つのアプローチをテストしました。最初のケースでは、AIはマンモグラムを独立して分析します。別のケースでは、AIは、正常に見えると思われる画像と懸念を引き起こす画像を自動的に区別します。彼は後者を放射線科医に送り、放射線科医はAIスコアを見る前にそれらをレビューします。アルゴリズムは、医師が検出しなかったときに癌を検出した場合にアラートを発行します。
ニューラル ネットワークをトレーニングするために、Vara が提供したのは放射線科医のメモ、初期評価、患者ががんに罹患しているかどうかに関する情報を含む 367,000 件を超えるマンモグラムからの AI データを利用して、これらの画像を「信頼できる診断」、「不確実な診断」、「正確な診断」の 3 つのカテゴリのいずれかに分類する方法を学習します。 「病気」。両方のアプローチから得られた結論は、スクリーニングセンターから得られた 82,851 件のマンモグラムに対して実際の放射線科医が下した決定と比較されました。
アルゴリズムと医師が協力するとき乳がんの検出において3.6％優れていました。このアプローチにより、正常に見える写真を自動的に取っておくこともできました。この集中的な合理化により、放射線科医の負担を軽減できます。
AIが画像内の疑わしい領域を見つける方法
異常または非自明な結果スキャンには再検査が必要です。しかし、マンモグラムを研究している放射線科医は、癌の8例に1例を見逃しています。倦怠感、過度の運動、そして時間帯でさえ、何千もの画像を見たときに放射線科医が腫瘍をどれだけうまく検出できるかに影響を与えます。視覚的に微妙な兆候もそれほど憂慮すべきものではない傾向があり、主に若い患者に発生する高密度の乳房組織は、癌の兆候をより見にくくします。
このアプローチは、放射線科医の不足を減らすことができます、特に、100万人の患者ごとに1人の放射線科医がいる国では。インドの10倍の放射線科医を抱える米国でも、2033年までに17,000人の専門医が不足すると予測されています。
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