MRI에서 전립선암 검출의 인공 지능 및 방사선 전문의: PI-CAI 과제

전립선암(PCa)은 전 세계적으로 남성에게 가장 흔한 암 중 하나입니다. 매년 전 세계적으로 백만 명의 남성이 진단을 받고 300,000명이 임상적으로 중요한 PCa(CSPCa)(ISUP≥2로 정의됨)로 사망합니다. 다중변수 자기공명영상(mpMRI)은 전립선암의 조기 진단에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며 유럽 비뇨기과 협회(European Association of Urology, EAU)에서 생검 전에 권장하고 있습니다. 그러나 전립선 mpMRI(즉, PI-RADS v2.1)는 적절한 사용을 위해 상당한 전문 지식을 요구하는 반정량적 평가를 따릅니다. 이는 낮은 판독자 간 동의(<50%), 최적이 아닌 해석 및 과잉 진단으로 이어질 수 있습니다.

최신 인공 지능(AI) 알고리즘은 의료 이미지 분석에서 인간의 성능에 필적하는 강력한 컴퓨터 지원 감지 및 진단(CAD) 시스템을 위한 길을 열었습니다. 임상 시험은 통제되고 비교되는 방식으로 새로운 약물과 개입을 평가하기 위한 금본위제이며, ​​AI 알고리즘 개발에 상응하는 것은 국제 대회 또는 "웅대한 도전"입니다. . 그랜드 챌린지는 공통 데이터 세트와 통합된 실험 설정을 사용하여 알고리즘을 서로 비교할 수 있는 수단을 제공함으로써 AI 솔루션 간의 신뢰 부족, 과학적 증거 및 적절한 검증을 해결할 수 있습니다.

PI-CAI(Prostate Imaging: Cancer AI)는 최신 AI 알고리즘을 검증하고 csPCa 감지 및 진단에서 방사선 전문의의 성과를 추정하기 위해 10,000개 이상의 신중하게 선별된 전립선 MRI 검사를 포함하는 완전히 새로운 그랜드 챌린지입니다. 연구 설계의 주요 측면은 현재의 지침을 통합 및 표준화하고 전립선에 대한 의미 있는 검증을 보장하기 위해 국제적인 다학제 과학 자문 위원회(전립선 AI, 방사선과 및 비뇨기과 분야의 전문가 16명)와 함께 수립되었습니다. 임상 번역을 향한 AI.

PI-CAI 2022년 에디션은 bpMRI에서 csPCa의 자동화된 3D 감지 및 진단에서 AI를 검증하는 데 중점을 둘 것입니다. PI-CAI는 주로 두 가지 하위 연구로 구성됩니다.

• AI 연구(그랜드 챌린지): 1500 bpMRI 검사(임상 및 획득 변수 포함)의 주석이 달린 다중 센터 다중 공급업체 데이터 세트가 모든 참여 팀과 대규모 연구 커뮤니티에 공개됩니다. 팀은 이 데이터 세트를 사용하여 AI 모델을 개발하고 평가를 위해 훈련된 알고리즘(Docker 컨테이너에서)을 제출할 수 있습니다. 이 개방형 개발 단계가 끝나면 보이지 않는 1000개 스캔의 숨겨진 테스트 코호트에서의 성능을 기준으로 모든 알고리즘의 순위가 매겨집니다. 비공개 테스트 단계에서 주최자는 7500-9500bpMRI 스캔의 더 큰 데이터 세트(개인 데이터 세트의 추가 훈련 스캔 포함)를 사용하여 상위 5개 AI 알고리즘을 재훈련합니다. 마지막으로 숨겨진 테스트 코호트(엄격한 통계 분석 포함)에서 성능을 재평가하여 bpMRI에서 csPCa의 자동화된 3D 감지 및 진단을 위한 상위 3개 AI 알고리즘(즉, 그랜드 챌린지의 승자)을 결정합니다.
• 독자 연구: 50명 이상의 국제 전립선 방사선 전문의가 숨겨진 테스트 코호트에서 400개 스캔의 하위 집합을 사용하여 독자 연구를 수행합니다. 각각의 경우에 대해 방사선 전문의는 2회에 걸쳐 평가를 완료합니다. 처음에는 임상 및 획득 변수와 bpMRI 시퀀스만 사용하여 동일하게 훈련된 AI와 일대일 비교를 가능하게 합니다. 그런 다음 임상 및 획득 변수와 전체 mpMRI 시퀀스를 사용하여 AI와 현재 임상 실습(PI-RADS v2.1)을 비교할 수 있습니다. 전반적으로, 이 연구의 목표는 MRI에서 csPCa의 검출 및 진단에서 일반 방사선 전문의의 성능을 추정하는 것입니다.

결국 PI-CAI는 csPCa 감지 및 진단에서 최신 전립선 AI 솔루션의 임상적 실행 가능성을 평가하기 위해 독자 연구에 참여하는 전립선 방사선 전문의에 대해 그랜드 챌린지에서 개발된 최첨단 AI 알고리즘을 벤치마킹하는 것을 목표로 합니다. MRI에서.