JMT日本医疗——日本通过AI研发出术前MRI影像诊断，鉴别子宫肉瘤和子宫肌瘤②

点击量：166   日期：2022-11-30 09:16    编辑：JMT日本医疗

263例术前MRI影像深层学习判定

此次的研究，以东京大学医学部附属医院、东京都立驹込医院、公立昭和医院的子宫肉瘤和子宫肌瘤的患者为对象，实施了263例（子宫肉瘤：63例，子宫肌瘤：200例）的术前MRI画像。子宫肉瘤中有平滑肌瘤、内膜间质性肉瘤等各种组织类型，本次深层学习作为“子宫肉瘤组”及“子宫肌瘤组”学习，判定也判别为“子宫肉瘤”及“子宫肌瘤”两种分类。深层学习和评价判定使用MobileNetV2这一网络模型进行。通常，在深层学习中不希望存在缺失数据，在从多设施收集图像时，缺失数据常常成为问题。特别是在稀有癌症的情况下，收集更多的病例和图像是很重要的，所以这次进行了独自的分数评价，致力于研发综合评价15种MRI摄像条件的评价系统，提高了诊断率。

AI模型的正诊率为91.3%，与放射科专业医生相当，确认了作为诊断辅助的有用性

结果所产AI模型的“子宫肉瘤”及“子宫肌瘤”的正诊率高达91.3%，具有较高的诊断能力。为了判断此次病例图像的正确性，放射线科专业医生3名、放射线科专业医生3名对该病例进行了诊断，结果显示，正诊率分别为88.3%、80.1%，是与放射线科专业医生匹敌的成绩。并且，在临床上利用AI模型时，认为担负放射线诊断医生的辅助作用很重要，在知道AI模型的判定结果的状态下进行了同样的实验。于是，放射科专科医生群、放射科专科医生群的成绩分别上升到89.6%、92.3%，这表明该AI模型可能能够承担诊断支持的作用。

特别是，通过将AI的诊断结果作为诊断辅助来利用，在放射线科专门医生群（71.0%→83.1%）、放射线科专门医生群（47.6%→87.8%）双方都出现了灵敏度的上升，得到了与子宫肉瘤的遗漏病例--神秘肿瘤的误诊的预防相关的结果。

这是世界上第一次尝试，暗示可以辅助放射线诊断医生的诊断和预防误诊

本次研究中使用的深层学习对子宫肉瘤术前MRI影像诊断的探讨是世界上首次尝试，显示了近年来在医疗影像诊断领域备受关注的深层学习的进一步有用性，同时研究小组研发的基于AI的术前诊断系统，为放射线诊断医生的诊断辅助、特别是有助于预防误诊断​。

研究小组说：“今后，根据本研究研发的算法，AI自动发现子宫病变并诊断的自动诊断技术的发展等，通过进一步的探讨，期待在实际临床现场被活用。”

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