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Increase of Cancer Detection and Decrease of False-Positive Recall in Mammography Using Artificial I

본 연구진은 170230건의 유방촬영술영상을 이용해 인공지능기반의 판독보조프로그램을 개발하였다 (Lunitinsignt MMG). 이후 320개의 별도의 데이터세트를 이용해 14명의 reader study를 진행,영상의학과 단독의 판독보다 AI-CAD를 이용해서 판독한 것이 민감도를 sensitivity를 증가시키고 false positive recall도 감소시킴을 보고하였다.



그림1. 본 연구진이 개발한 AI-CAD software


-특히 Diagnostic performance의 증가가 fatty breast보다 dense breast에서, 50세이상보다 50세 이하에서, special radiologists보다 general radiologists에서,DCIS보다 invasive cancer에서, calcifications보다 soft tissue density에서 더 뚜렷하여 기존mammogram 판독의 약점을 극복할 수 있을 것을 기대한다.

-이 연구의 강점은 아시아여성의 유방촬영술이 대부분이긴 하지만 (85%) 서양여성의 유방촬영술을 트레이닝에 포함했다는 점 (기존의 연구는 서양여성만 포함), 30,000여개의 high quality의 유방암이 포함되어있다는 점,AI+radiologist의 판독능력을 비교했다는 점이다.

-향후 AI-CAD를 이용한 prospective study 등을 통해 실제적인 판독환경에서도 AI-CAD가 역할을 할 수 있을지 평가하는 것이 필요하다.

참고 url:https://doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30003-0


Kim HE, et al. Increase of Cancer Detection and Decrease of False-Positive Recall in Mammography Using Artificial Intelligence: A Retrospective, Multi-reader Study."Lancet Digital Health 2020. Feb online first

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