MRI での前立腺がん検出における人工知能と放射線科医: PI-CAI チャレンジ

前立腺がん (PCa) は、世界中の男性に最も多いがんの 1 つです。 毎年、世界中で 100 万人の男性が診断を受け、300,000 人が臨床的に重要な PCa (csPCa) (定義は ISUP≥2) により死亡しています。 マルチパラメータ磁気共鳴画像法 (mpMRI) は、前立腺癌の早期診断においてますます重要な役割を果たしており、生検の前に欧州泌尿器科学会 (EAU) によって推奨されています。 ただし、前立腺 mpMRI を読み取るための現在のガイドライン (つまり、 PI-RADS v2.1) は、適切な使用のために十分な専門知識を要求する半定量的評価に従います。 これにより、読者間の同意が低くなり (<50%)、最適ではない解釈や過剰診断につながる可能性があります。

最新の人工知能 (AI) アルゴリズムは、医用画像解析における人間のパフォーマンスに匹敵する強力なコンピューター支援検出および診断 (CAD) システムへの道を開きました。 臨床試験は、制御された比較方法で新しい医薬品や介入を評価するためのゴールド スタンダードであり、AI アルゴリズムの開発に相当するのは国際コンペまたは「グランド チャレンジ」です。そこでは、AI を使用して臨床的に関連するタスクを解決するために、ますます大規模なデータセットが公開されます。 . 壮大な課題は、共通のデータセットと統一された実験セットアップを使用してアルゴリズムを相互に比較する手段を提供することにより、AI ソリューション間の信頼、科学的証拠、および適切な検証の欠如に対処することができます。

PI-CAI (Prostate Imaging: Cancer AI) は、最新の AI アルゴリズムを検証し、csPCa の検出と診断における放射線科医のパフォーマンスを推定するために、慎重に精選された 10,000 を超える前立腺 MRI 検査を伴うまったく新しい壮大な課題です。 研究デザインの重要な側面は、国際的な学際的な科学諮問委員会 (前立腺 AI、放射線学、泌尿器科の 16 人の専門家) と連携して確立されています - 現在のガイドラインを統一および標準化し、前立腺の有意義な検証を確実にするため -臨床翻訳に向けた AI。

PI-CAI の 2022 年版では、bpMRI での csPCa の自動 3D 検出と診断における AI の検証に焦点を当てます。 PI-CAI は、主に 2 つのサブスタディで構成されています。

• AI 研究 (グランド チャレンジ): 1500 bpMRI 検査の注釈付きマルチセンター、マルチベンダー データセット (臨床および取得変数を含む) は、すべての参加チームおよび研究コミュニティ全体に公開されます。 チームはこのデータセットを使用して AI モデルを開発し、トレーニング済みのアルゴリズムを (Docker コンテナーで) 評価のために提出できます。 このオープンな開発フェーズの最後に、1000 回の目に見えないスキャンの隠されたテスト コホートでのパフォーマンスに基づいて、すべてのアルゴリズムがランク付けされます。 クローズド テスト フェーズでは、主催者は 7500 ～ 9500 bpMRI スキャンのより大きなデータセット (プライベート データセットからの追加のトレーニング スキャンを含む) を使用して、上位 5 つの AI アルゴリズムを再トレーニングします。 最後に、隠れたテスト コホートで (厳密な統計分析を使用して) それらのパフォーマンスを再評価し、bpMRI での csPCa の自動 3D 検出と診断のための上位 3 つの AI アルゴリズム (つまり、グランド チャレンジの勝者) を決定します。
• リーダー研究: 50 人以上の国際的な前立腺放射線科医が、隠れたテスト コホートからの 400 スキャンのサブセットを使用してリーダー研究を行います。 それぞれのケースについて、放射線科医は 2 回のラウンドで評価を完了します。 最初は、臨床変数と取得変数に加えて bpMRI シーケンスのみを使用して、同じトレーニングを受けた AI との直接比較を可能にしました。 次に、臨床変数と取得変数に加えて完全な mpMRI シーケンスを使用して、AI と現在の臨床診療 (PI-RADS v2.1) との比較を可能にします。 全体として、この研究の目標は、MRI での csPCa の検出と診断における平均的な放射線科医のパフォーマンスを推定することです。

最後に、PI-CAI は、csPCa の検出と診断における最新の前立腺 AI ソリューションの臨床的実行可能性を評価するために、リーダー研究に参加している前立腺放射線科医に対して、グランド チャレンジで開発された最先端の AI アルゴリズムをベンチマークすることを目指しています。 MRIで。