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2021/10

AIシステムの活用で乳房超音波検査による乳がん診断精度が向上
診断精度は専門医が読影のみを行った場合を上回る

AI Could Improve Accuracy of Breast Ultrasound Diagnosis

AI(人工知能)を活用した乳房超音波画像の診断システムによる乳がんの診断精度が、乳腺専門の放射線科専門医が読影のみを行った場合の診断精度を上回ることが明らかにされた。米ニューヨーク大学(NYU)のYiqiu Shen氏らが行ったこの研究結果は、「Nature Communications」に9月24日掲載された。

この研究は、2012~2019年にNYUランゴン・ヘルスを受診した女性患者14万3,203例から得た28万8,767件の超音波検査画像のデータセットを用いたもの。超音波画像をAIに学習させ、放射線科医レベルで乳がんを検出できるようなAI診断システムを開発し、その診断精度をROC曲線下面積(AUROC)で評価、検証した。

その結果、4万4,755件の超音波画像から成るテストセットにおいて、AIシステムのAUROCは0.976と高い診断精度を示した。また、後ろ向きの読影試験では、読影医がAIシステムを用いた場合のAUROCは、専門医10人が読影のみを行った場合の平均値を上回った(AIを用いた場合のAUROCは0.962、読影のみの場合は0.924)。

また、専門医がこのAIシステムを用いて読影すると、偽陽性率は37.3%低下し、生検のオーダーは27.8%減少した。一方、感度は同等であった。さらに、このAIシステムを、独立した外部のテストデータセットを用いて評価した結果、AUROCは0.927だった。

以上の結果を受け、共著者らは、「超音波画像診断に機械学習を活用するという試みが成功すれば、乳がんスクリーニングにおいて、超音波検査はより有効なツールとなるだろう。特に、高濃度乳腺(デンスブレスト)の検出において、マンモグラフィの代替になると考えられる」と述べ、将来的にAIシステムを活用した超音波画像検査は、女性の健康向上に大きく寄与するものと期待を示している。

乳房超音波検査の画像:乳がんは左側の画像では中央の暗い部分に認められ、右側の画像ではコンピュータで赤く強調されている。

Photo Credit: Nature Communications

(HealthDay News 2021年9月28日)

AI Could Improve Accuracy of Breast Ultrasound Diagnosis

Artificial intelligence system achieved higher AUROC than average of 10 board-certified breast radiologists

TUESDAY, Sept. 28, 2021 (HealthDay News) -- An artificial intelligence (AI) system can improve the accuracy of breast ultrasound diagnosis, according to a study published online Sept. 24 in Nature Communications.

Yiqiu Shen, from New York University in New York City, and colleagues curated a dataset consisting of 288,767 ultrasound exams from 143,203 patients examined at NYU Langone Health between 2012 and 2019 to develop and validate an AI system that achieves radiologist-level accuracy in identifying breast cancer in ultrasound images.

The researchers found that the AI system achieved an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.976 on a test set consisting of 44,755 exams. The AI system achieved a higher AUROC than the average of 10 board-certified breast radiologists in a retrospective reader study (AUROC, 0.962 for AI; 0.924 for radiologists). Radiologists decreased their false-positive rates by 37.3 percent and reduced the number of requested biopsies by 27.8 percent with the help of AI; the same level of sensitivity was maintained. The system was evaluated on an independent external test dataset to confirm its generalizability and achieved an AUROC of 0.927.

"If our efforts to use machine learning as a triaging tool for ultrasound studies prove successful, ultrasound could become a more effective tool in breast cancer screening, especially as an alternative to mammography, and for those with dense breast tissue," a coauthor said in a statement. "Its future impact on improving women's breast health could be profound."

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