Исследование показало, что возраст и раса влияют на работу ИИ на цифровых маммограммах

Важные новости

Возраст, Исследование показало, что раса влияет на производительность искусственного интеллекта при цифровой маммограмме

Пример маммограммы дал ложноположительный результат 96 у 59-летней пациентки Блэк с рассеянной фиброзно-железистой плотностью молочной железы. (A) Левая краниокаудальная и (B) медиолатеральная косая проекции демонстрируют сосудистые кальцификации в верхнем внешнем квадранте на средней глубине (рамка), которые были идентифицированы алгоритмом искусственного интеллекта как подозрительная находка и им присвоен индивидуальный балл поражения 90. В результате при общей оценке случая, присвоенной маммограмме 96. Фото: Радиологическое общество Северной Америки (RSNA)

В исследовании почти 5000 скрининговых маммограмм, интерпретированных с помощью алгоритма искусственного интеллекта, одобренного FDA, повлияли такие характеристики пациента, как раса и возраст. ложноположительные результаты. Результаты исследования были опубликованы в журнале Radiology.

«ИИ стал для рентгенологов ресурсом, позволяющим повысить эффективность и точность чтения скрининговых маммограмм и одновременно уменьшить выгорание читателей», — сказал Дерек Л. Нгуен, доктор медицинских наук, доцент Университета Дьюка в Дареме, Северная Каролина. «Однако влияние характеристик пациентов на работу ИИ недостаточно изучено».

Доктор Нгуен сказал, что, хотя предварительные данные свидетельствуют о том, что алгоритмы искусственного интеллекта, применяемые при скрининговых маммографических исследованиях, могут улучшить диагностические возможности рентгенологов при обнаружении рака молочной железы и сократить время интерпретации, существуют некоторые аспекты искусственного интеллекта, о которых следует знать.

» Существует несколько демографически разнообразных баз данных для обучения алгоритмам ИИ, и FDA не требует разнообразных наборов данных для проверки», — сказал он. «Из-за различий между популяциями пациентов важно выяснить, может ли программное обеспечение искусственного интеллекта адаптироваться и работать на одном уровне для пациентов разного возраста, расы и этнической принадлежности».

В ретроспективном исследовании исследователи выявили пациентов с отрицательными (без признаков рака) скрининговыми исследованиями цифрового томосинтеза молочной железы, проведенными в Медицинском центре Университета Дьюка в период с 2016 по 2019 год. Все пациенты наблюдались в течение двухлетнего периода после скрининговых маммограмм, и ни один пациент у них диагностировано злокачественное новообразование молочной железы.

Исследователи случайным образом выбрали подгруппу этой группы, состоящую из 4855 пациентов (средний возраст 54 года), широко распределенных по четырем этническим/расовым группам. В подгруппу вошли 1316 (27%) белых пациентов, 1261 (26%) чернокожих, 1351 (28%) азиатов и 927 (19%) латиноамериканцев.

Возраст и раса влияют на производительность ИИ на цифровых маммограммах, результаты исследования

Пример маммограммы дал ложноположительный балл риска 1,0 у 59-летней латиноамериканской пациентки с гетерогенно плотной грудью. Показаны двусторонние реконструированные двумерные (А, Б) краниокаудальные и медиолатеральные косые (С, D) проекции. Алгоритм предсказал рак в течение 1 года, но у этого человека не развился рак или атипия в течение 2 лет после маммографии. Фото: Радиологическое общество Северной Америки (RSNA)

Коммерчески доступный алгоритм искусственного интеллекта интерпретировал каждое исследование в подмножестве маммограмм, генерируя как оценку случая (или уверенность в злокачественности), так и оценку риска (или последующий риск злокачественности в течение одного года). ).

«Наша цель состояла в том, чтобы оценить, является ли производительность алгоритма искусственного интеллекта одинаковой в зависимости от возраста, типа плотности груди и разных рас/этнических групп пациентов», — сказал д-р Нгуен.

Учитывая, что все маммограммы в исследовании были отрицательными на присутствие рака, все, что алгоритм помечал как подозрительное, считалось ложноположительным результатом. Ложноположительные результаты были значительно более вероятны у чернокожих пациентов и пациентов старшего возраста (71–80 лет) и менее вероятны у азиатских пациентов и более молодых пациентов (41–50 лет) по сравнению с белыми пациентами и женщинами в возрасте от 51 до 60 лет. <р>«Это исследование важно, поскольку оно подчеркивает, что любое программное обеспечение искусственного интеллекта, приобретенное медицинским учреждением, может не работать одинаково для пациентов всех возрастов, рас/этнических групп и плотности груди», – сказал доктор Нгуен. «Я думаю, что в будущем обновления программного обеспечения для искусственного интеллекта должны быть направлены на обеспечение демографического разнообразия».

Д-р. Нгуен сказал, что учреждения здравоохранения должны понимать, какую группу пациентов они обслуживают, прежде чем покупать алгоритм искусственного интеллекта для скрининговой интерпретации маммограммы, и спрашивать поставщиков об обучении их алгоритмам.

«Иметь базовые знания о демографии вашего учреждения и спрашивать поставщика об этом. этническое и возрастное разнообразие их обучающих данных поможет вам понять ограничения, с которыми вы столкнетесь в клинической практике», — сказал он.

Дополнительная информация: Характеристики пациента влияют на эффективность алгоритма искусственного интеллекта при интерпретации отрицательных результатов скрининговых исследований цифрового томосинтеза молочной железы, Радиология (2024).

Информация журнала: Радиология. Предоставлено Радиологическим обществом Северной Америки.

Новости сегодня

Последние новости