AI를 사용하여 유방암 검진에서 추가 MRI를 위한 여성 선택 (ScreenTrustMRI)

Karolinska University Hospital에서 유방조영술 검사를 받는 모든 여성은 AI로 유방조영상을 분석하게 됩니다(그림 1). 이 연구의 특정 AI 구현(AI 도구)은 유방 촬영 사진을 분석하는 3개의 동일 가중치 구성 요소 AI 모델((i) 마스킹 예측자, (ii) 위험 예측자 및 (iii) 암 징후 예측자(하나의 상업적 CAD 모델 및 사내 학술 CAD 모델 1개); 여성의 나이도 점수에 (110-나이)/70을 곱하여 고려됩니다. 연령 요인의 목적은 저연령 그룹과 고연령 그룹에서 상대적으로 비슷한 비율의 MRI 검사를 얻는 것입니다. AI 도구의 목적은 암 발견이 지연될 가능성이 가장 높은 여성, 즉 위음성 선별 유방조영술을 받은 여성을 식별하는 것입니다.

Karolinska Institute(Fredrik Strand 박사 주도)와 Royal Institute of Technology(Dr: Kevin Smith 주도)의 연구원들이 AI 기반 프레임워크를 개발했습니다. 이 연구의 특정 AI 구현(AI 도구)은 유방 촬영 사진을 분석하는 3개의 동일 가중치 구성 요소 AI 모델((i) 마스킹 예측자, (ii) 위험 예측자 및 (iii) 암 징후 예측자(하나의 상업적 CAD 모델 및 사내 학술 CAD 모델 1개); 여성의 나이도 점수에 (110-나이)/70을 곱하여 고려됩니다. 연령 요인의 목적은 저연령 그룹과 고연령 그룹에서 상대적으로 비슷한 비율의 MRI 검사를 얻는 것입니다. AI 도구의 목적은 암 발견이 지연될 가능성이 가장 높은 여성, 즉 위음성 선별 유방조영술을 받은 여성을 식별하는 것입니다. 특정 AI 도구와 해당 설정은 연구 중에 동일하게 유지됩니다. 각 검사에 대해 AI 도구는 AI 공동 점수와 AI 마스킹 점수를 생성합니다. AI Masking Score 컷오프 포인트는 2021년 3월 1일부터 3월 24일까지의 초기 기간 동안 수집된 검사의 중앙값으로 정의되었습니다. AI 공동 점수의 컷오프 포인트는 초기 모집단의 92번째 백분위수로 정의되었습니다. 이러한 기준을 충족하는 여성을 연구에 초대하고 MRI 또는 ​​비MRI(표준 치료)에 무작위 배정합니다.

GE Healthcare의 Signa Premier 3T MRI 스캐너가 사용됩니다. MRI 프로토콜에는 T2 가중 Dixon 시퀀스와 T1 가중 동적 조영 증강 시리즈가 포함되며 연구 과정 내내 동일하게 유지됩니다. 모든 MRI 검사는 두 명의 방사선 전문의가 평가하며 두 번째 판독자는 첫 번째 판독자의 평가에 액세스할 수 있습니다. 의견이 일치하지 않는 경우 두 방사선 전문의 간의 합의 토론이 진행됩니다. MRI 검사는 BI-RADS에 따라 평가되며 후속 조치는 BI-RADS 범주에 따라 달라집니다(그림 2). BI-RADS 1-2를 가진 여성은 더 이상의 진단이 없으며 '건강한 서신'을 받게 됩니다. BI-RADS가 3~5인 여성은 2차 초음파 검사를 위해 호출됩니다. BI-RADS 4-5를 가진 여성은 확립된 암 의심에 대한 정규 프로세스에 포함되고 다학제 팀 회의에서 논의됩니다. BI-RADS 3을 가진 여성의 경우 후속 조치는 유방 방사선과 내에서 처리됩니다.