プロジェクト 1: 2D 全視野デジタルマンモグラフィーまたは合成画像によるセルフトリアージ

注: この登録は、ASSIST の人間の被験者の登録にリンクされています。 これは、NCI 助成金 CA207490 の一部です。 この助成金では、提案されている多くの実験について説明しており、他の多くの実験が追跡研究として行われる可能性があることにも言及しています。 NIH の提案により、研究者らはこれらの研究を 3 つの「研究」にグループ化し、それぞれが複数の実験をカバーしました。 ここで説明する実験は、「研究 ID 386408 プロジェクト 1: 放射線科医の研究」の一部です。 CT.gov の PRS システムを介して一連の実験を登録することはできません。参加者を集め始めたプロジェクトについては、NCT 番号なしで助成金の年次報告書 (RPPR) を提出することもできません。 したがって、研究者らはここで、一連の研究「プロジェクト 1」の一部となる 1 つの実験について説明しています。

プロジェクト 1 の中心的なアイデアは、2D 画像を少し見ただけで、または潜在的には AI システムが画像を少し見た後、O がマンモグラフィーのスクリーニングで一連の症例を確実に除外できる可能性があるということです。 つまり、臨床医や AI は画像を見て、そこには何もないと「確かに」わかり、この簡単な見方に基づいて症例を却下または「トリアージ」することをいとわないでしょう。 読者が完全に確信を持っていない場合、事件はさらに精査されることになります。

この問題を検討する手始めに、研究者らは臨床医が症例のトリアージにどの程度意欲があるか、また症例のトリアージを依頼された AI とどのように対話するかを推定したいと考えました。 トリアージを実施する場合の課題は、臨床医（弁護士などは言うに及ばず）に、画像や症例を見ない、あるいは、たとえば 2D 画像を簡単に見て、喜んで見ないという考えを受け入れてもらうことです。 3D デジタル トモシンセシス (DBT) 画像を見てください。 研究者らがここで報告する実験は、この問題の研究を始めることを目的としている。 「明らかに正常」から「明らかに異常」までのケースが連続しています。 捜査官らは、読者がコンピュータに事件のトリアージを任せてもよい、あるいは自分自身で事件をトリアージしたいと思うであろう、その連続体上のどの点を下回ると事件が正常であるかを推定したいと考えた。 また、研究者らはこの場合のトリアージ形式を研究していないが、コンピュータだけでさらなる検査のために患者を呼び戻すことができるほど異常な症例が存在する可能性もある。 研究者らは、これらのトリアージ ポイントは、コンピュータによる正常性の評価と読者の評価の両方に関連すると仮説を立てています。

方法: 両側の 2D マンモグラムが 5 秒間表示されます。 この時間制限は、放射線科医がこの症例に対して行う通常の精査を制限することを目的としています。 捜査当局は事件の「要点」に基づいた判断を求めている。 スクリーニングマンモグラフィーでは病気の有病率が低いことを再現するため、陽性となるのは 150 例中 4 例だけです。 読者には、症例がスクリーニング環境を模倣しているため、陽性症例がまれであることがわかると説明されますが、実際の有病率については説明されません。

研究者らは放射線科医に対し、最大 150 件の単一画像の「症例」のそれぞれについて 2 つの質問に答えるよう求めています。 (「最大 150 件」というのは、放射線科医はすべての症例を完了しなくても 150 件で辞められる可能性があり、実際にそうなっているためです。 調査者は評価スケール法を使用して次のことを尋ねます。

1. 参加者は、これらの画像が通常の症例のものであることをどの程度確信していますか?

   次に研究者は読者に、「コンピューターはこれらの画像を 10 点中 X と評価しました (10: がんが存在する可能性が最も高い)」と伝えます。 この AI 値は、検査の悪性度スコアの確率を返す Transpara バージョン 1.7.0 によって生成された実際の異常評価です。 この評価は、Radboud U の Sarah Verboom によって取得されました。

   次に、調査員は調査員に、人間によるさらなる検査を行わずにコンピューターが事件をトリアージするのが合理的であると読者が考えるかどうかを尋ねます。

2. 参加者に見てもらわずに、コンピュータだけでこのケースについて決定を下すことを参加者はどれほど望んでいるでしょうか?

Os は、評価スケールとして機能するスライド バーを使用して回答しました。 選択した評価がスライドバーの上部に表示されました。

参加者：

この研究の最初の観察者は、欧州放射線学会（ECR、ウィーン、2023年3月）で組織された「ポップラボ」で検査された。 研究者らは、多くの研究室の研究者がECRのような大きな会議に集まり、国内よりも多くの放射線科医を検査できる可能性がある機会として、これらの研究室を組織している。 利点は読者へのアクセスです。 欠点は、調査員が読者の時間を 15 ～ 30 分しか取れないことです。 したがって、この実験の読者は便利な集団でした。 研究者らは15人の読者をテストした。 これらの経験は大きく異なります。 研究者らは、毎年何件のスクリーニング症例を読んだと推定するかを尋ねました。 この数は 0 (マンモグラフィーについて学んだことはあるが実践していない学生) から 8,000 までさまざまでした。 また、時間や忍耐がなくなるまでに、何件の事例を読んでくれるかについても、読者によって異なります。 範囲は 19 ～ 148 (平均 83 件) でした。 現段階では、研究者には、これらの変数が結果に重要な影響を与えるかどうか、確信を持って言える力がありません。 これは放射線科医などの検査専門家にとって慢性的な問題です。 望むだけのデータを収集することは非常に困難です。 それにもかかわらず、これらのデータは、画像トリアージの成功または失敗を決定する要因に関する情報を提供することができます。