准确率与放射科医生相当!新型AI系统可基于乳腺超声图像识别恶性病变,有效降低临床诊断假阳性率

乳腺癌是女性癌症死亡的第二大原因,早期发现、治疗可以有效提高治愈率。X光检查是应用最广泛的乳腺癌筛查和早期发现的成像技术,但对于组织致密的乳腺,在X光检查中很难发现癌症。乳腺超声检查已被证实能够检测到X光检查中的隐匿性癌症,通常被作为乳房X光检查的补充手段,在乳腺癌筛查、检测和鉴定中发挥重要作用。但乳腺超声检查结果仍会获得较高的假阳性率,进而导致不必要的组织活检。

近日,美国纽约大学研究团队开发了一种新型人工智能(AI)系统,可以在超声图像中实现放射科医生级别的准确率来识别乳腺癌。结果显示,在该人工智能系统的帮助下,放射科医生诊断的假阳性率降低37.3%,在保持相同敏感性水平的前提下,组织活检率减少27.8%,突出了人工智能在提高乳腺超声诊断的准确性、一致性和效率方面具有很大的潜力。该研究成果已发表于Nature Communications期刊上,文章题为“Artificial intelligence system reduces false-positive findings in the interpretation of breast ultrasound exams”。

文章已发表于Nature Communications
主要研究内容及结论
这一新型AI系统的开发和测试主要基于一个庞大的数据集。该数据集收纳了从2012年到2019年间在纽约大学朗格尼医学中心(NYU Langone Health)接受检查的14万多名患者在28万多次乳腺超声检查中得到的500多万张图像。研究人员将数据集中的患者随机划分,用于训练集、验证集和内部测试集。在44,755个超声检查的内部测试集上,AI系统在识别乳房恶性病变方面的AUROC为0.976,表明其具有高水平的诊断准确率。此外,研究人员在一个外部数据集上验证了该系统的性能,证实了新型AI系统在不同人口构成和图像采集规则的患者队列中具有广泛的应用能力。

图1.人工智能系统的总体概况。来源:Nature Communications

为了解新型AI系统在临床环境中的潜在价值,研究人员进行了一项对比研究,将AI系统的诊断准确性与10名获得认证的乳腺放射科医生进行了比较。结果显示,10名放射科医生的平均AUROC为0.924、平均AUPRC为0.565;AI系统的AUROC为0.962、AUPRC为0.752,均高于10名放射科医生,表明AI系统的准确率比10名放射科医生的平均准确率更高。与放射科医生相比,AI系统能够以同样的灵敏度检测癌症,同时获得更高的特异性,更高的PPV和更低的活检率。

图2.对比研究结果。来源:Nature Communications

为了解新型AI系统作为临床决策支持工具的潜在效用,研究人员使用人工智能的显著性图谱对六项研究进行了定性评估。这些显著性图谱显示了系统识别的潜在良性和恶性病变的位置,证明了如果将该新型AI系统集成到临床实践中,放射科医生可以获得额外的数据,强调了新型AI系统在帮助医生获取准确诊断方面发挥潜在补充作用

图3.显著图谱的定性分析。来源:Nature Communications

此外,研究人员创新性地提出了一个混合诊断模型,以评估新型AI系统在增强放射科医生诊断方面的潜力。该模型可将AI系统和放射科医生的预测结果整合在一起。对于10名放射科医生来说,平均19.3%的癌症阴性检查被误诊为阳性,并且他们建议进行组织活检的患者中只有27.1%真正患有癌症。同时,研究人员发现混合模型可以将放射科医生的平均假阳性率降低到12.0%。混合模型还可将放射科医生的平均特异性提高到88.0%,平均PPV提高到38.0%,平均活检率降至17.6%。上述研究结果表明,AI系统和放射科医生两者结合能够显著提高诊断的准确性,减少了没必要的良性活检次数,AI系统有潜力帮助放射科医生对乳腺超声检查的结果进行分析

图4.放射科医生、人工智能系统和混合模型的性能。来源:Nature Communications
小 结
研究人员开发了一个经过大量数据训练的、准确性达到放射科医生级别的新型人工智能系统,能够自动识别乳腺超声图像中的恶性病变。同时研究团队还通过评估一个混合诊断模型探讨了放射科医生和人工智能之间合作的益处,为未来医学图像分析的深度学习方法研究提供了技术支持。
参考文献:
McKinney, S.M., Sieniek, M., Godbole, V. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature 577, 89–94 (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-019-1799-6

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