人工知能を活用したマンモグラフィ検診 (MASAI) (MASAI)

ヨーロッパのガイドラインでは、乳がん検診でのマンモグラフィ検査は、2 人の乳房放射線科医が高感度を確保することを推奨しています。 ただし、二重読み取りはリソースを必要とし、がんを見逃す結果にもなります。 AI に基づくコンピューター支援検出は、平均的な乳房放射線科医と同様の精度を有することが示されています。 AI は、画像内の疑わしい所見を強調表示することで意思決定を支援するだけでなく、悪性腫瘍のリスクに応じてスクリーニング検査をトリアージする手段としても使用できます。

適格な女性は、介入 (AI 統合マンモグラフィ スクリーニング) または対照群 (従来のマンモグラフィ スクリーニング) に無作為化 (1:1) されます。 介入部門では、検査は AI で分析され、悪性腫瘍のリスクに基づいて 2 つのグループに分類されます。 低リスクの試験は 1 回読み取り、高リスクの試験は 2 回読み取りになります。 高リスク グループには、appx が含まれます。 スクリーニング人口の10％。 高リスク グループ内では、1% のリスクが最も高い検査は、明らかな誤検知を除いて、デフォルトで読者によってリコールされます。 疑わしい石灰化と塊の AI リスク スコアとコンピューター支援検出 (CAD) マークがリーダーに提供されます。 コントロール アームでは、スクリーン検査は AI (標準治療) なしで二重に読み取られます。 間隔がんの数と作業負荷の相互作用を考慮して、介入群の間隔がん率が対照群よりも 20% を超えない場合、研究は成功したと見なされます。 中間がん発生率が対照群よりも介入群で統計的および臨床的に有意に低い場合、AI 統合マンモグラフィ スクリーニングは従来のマンモグラフィ スクリーニングよりも優れていると見なされます。