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精准掌握肿瘤不对称与结构扭曲 韩国生医新创Lunit帮放射科医师提高13.5%侦测敏感度

精准掌握肿瘤不对称与结构扭曲 韩国生医新创Lunit帮放射科医师提高13.5%侦测敏感度

韩国最新研究发现,比起人类放射科医生,人工智能(AI)拥有更高的乳癌侦测敏感度。在AI的帮助下,放射科医生将能减少检查的回诊率,并可在癌症发展初期早一步发现,提升治疗的成效。

根据Healthcare IT News报导,为了解AI在乳癌检测方面的表现,韩国多所教学医院与医疗影像解决方案厂商Lunit收集了来自韩国、美国、英国5个机构的17万份乳房X光影像检查数据进行研究。研究发现,AI侦测肿瘤以及不对称、结构扭曲的敏感度,都高于人类放射科医生。

此外,AI对早期侵袭性的T1乳癌有91%的侦测率,对淋巴结阴性乳癌的侦测率也有87%,而放射科医生对此两者的侦测率都只有74%。

研究结果显示,AI乳癌侦测的敏感度为88.8%,高于放射科医生的75.3%,但在AI的辅助下,放射科医生的准确率可提升9.5%,达到84.8%的水准。

过去在进行乳房X光影像诊断时,高密度的乳房组织容易遮盖影像中的肿瘤,造成解读上的困难,反观AI的诊断则较不受乳房组织密度影响,因此在AI的协助下,放射科医生解读高密度乳房的敏感度可提升11%。

这次研究使用了大量准确的实况数据,其中包含3.6万个癌症病例,数量是过去类似研究的7倍。

研究人员表示,乳房X光影像解读的重点之一,便是要减少伪阳性的误判。放射科医生为了保险起见,往往会撒下较大的安全网,造成回诊率以及不必要的检体数量增加。如果未来乳癌诊断能引进AI技术,便能降低回诊率,并增加早期发现的机会。

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