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        AI在識別乳腺癌方面與普通放射線醫師一樣出色

        瑞典卡羅林斯卡研究所和瑞典卡羅林斯卡大學醫院的研究人員比較了三種不同的人工智能(AI)算法根據先前拍攝的乳房X線照片識別乳腺癌的能力。事實證明,最佳算法與普通放射科醫生一樣準確。該結果發表在《美國醫學會雜志》(JAMA Oncology)上,可能為將來重組乳腺癌篩查提供指導。

        研究作者弗雷德里克·斯特蘭德(Fredrik Strand)表示:“這是首次進行的獨立評估,旨在評估幾種不同的AI算法的準確性。”“我們可以證明這三種算法中的一種明顯優于其他算法,它等于普通放射線醫師的準確性。”

        當前,有大量供應商正在開發各種基于AI的醫學成像解決方案。這項研究在已拍攝的乳房X線照片中比較了其中三種識別乳腺癌的能力。

        該研究包括對8080位年齡在40至74歲之間的女性進行的乳房X光檢查,這些女性均在2008年至2015年之間接受了乳腺癌篩查。其中有739例在篩查時或隨后的12個月內被診斷出患有乳腺癌。幾個月。在三種AI算法中,最成功的診斷出癌癥女性的比例與普通放射科醫生相同。

        結果還表明,其中一種AI算法明顯優于其他AI算法。

        Fredrik Strand解釋說:“我們進行了這項研究,以了解算法的發展程度以及可用系統之間是否存在差異。”“結果表明,原則上,最好的算法已準備就緒,可以使用,并且市場上各種算法之間存在顯著差異。”

        同一研究小組的另一項研究最近發表在《柳葉刀數字健康》雜志上,該研究表明,人工智能算法可以對乳房X線照相圖像進行分類,以表明哪些影像學需要放射科醫生額外關注,哪些可以單獨由AI輕松評估,而不會遺漏任何原本會被癌癥切除的癌癥。由放射科醫生檢測到。

        研究人員現在正在繼續研究AI如何在改善乳腺癌篩查中發揮作用。當前的做法是由兩名放射科醫生檢查每個乳房X光照片。如果其中任何一個識別出可疑的腫瘤,檢查將進行討論,至少兩名放射科醫生會共同決定是否應召回該婦女進行進一步檢查。

        “我們正在計劃進行一項前瞻性臨床研究,以觀察AI在日常臨床環境中如何作為乳房X光檢查的獨立審閱者,既可以充當第三審閱者,也可以幫助選擇可以在X線檢查中進行補充MRI掃描的女性為了在早期發現癌癥”,Fredrik Strand說。

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