論文の概要: A deep learning algorithm for reducing false positives in screening mammography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06671v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 23:37:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-16 04:14:13.618619
• Title: A deep learning algorithm for reducing false positives in screening mammography
• Title（参考訳）: マンモグラフィ検診における偽陽性の低減のための深層学習アルゴリズム
• Authors: Stefano Pedemonte, Trevor Tsue, Brent Mombourquette, Yen Nhi Truong Vu, Thomas Matthews, Rodrigo Morales Hoil, Meet Shah, Nikita Ghare, Naomi Zingman-Daniels, Susan Holley, Catherine M. Appleton, Jason Su, and Richard L. Wahl
• Abstract要約: この研究は、乳がんに不審でないマンモグラムを特定することによって、偽陽性を減らすAIアルゴリズムを実証する。 われわれは123,248個の2Dデジタルマンモグラム(6,161個の癌)を用いて癌の有無を判定するアルゴリズムを訓練し,14,831個の検診(1,026個のがん)を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.914044679141325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Screening mammography improves breast cancer outcomes by enabling early detection and treatment. However, false positive callbacks for additional imaging from screening exams cause unnecessary procedures, patient anxiety, and financial burden. This work demonstrates an AI algorithm that reduces false positives by identifying mammograms not suspicious for breast cancer. We trained the algorithm to determine the absence of cancer using 123,248 2D digital mammograms (6,161 cancers) and performed a retrospective study on 14,831 screening exams (1,026 cancers) from 15 US and 3 UK sites. Retrospective evaluation of the algorithm on the largest of the US sites (11,592 mammograms, 101 cancers) a) left the cancer detection rate unaffected (p=0.02, non-inferiority margin 0.25 cancers per 1000 exams), b) reduced callbacks for diagnostic exams by 31.1% compared to standard clinical readings, c) reduced benign needle biopsies by 7.4%, and d) reduced screening exams requiring radiologist interpretation by 41.6% in the simulated clinical workflow. This work lays the foundation for semi-autonomous breast cancer screening systems that could benefit patients and healthcare systems by reducing false positives, unnecessary procedures, patient anxiety, and expenses.
• Abstract（参考訳）: マンモグラフィーのスクリーニングは早期発見と治療を可能にし、乳癌の結果を改善する。 しかし、スクリーニング試験による追加撮影に対する偽陽性のコールバックは、不要な手順、患者の不安、財政的負担を引き起こす。 この研究は、乳がんに不審でないマンモグラムを特定することによって、偽陽性を減らすAIアルゴリズムを示す。 123,248個の2dデジタルマンモグラム(6,161個のがん)を用いて癌の有無を判定するアルゴリズムを訓練し,米国15箇所と英国3箇所から14,831例の検診(1,026例)を振り返り調査した。 米国の最大部位(マンモグラム11,592例,癌101例)におけるアルゴリズムの振り返り評価 a) がん検出率は影響を受けていない(p=0.02、1000回の試験で0.25がん) b) 診断試験のコールバックを標準臨床読解値と比較して31.1%削減する。 c) 良性針生検の7.4%減少、及び d) 放射線技師の解釈を必要とするスクリーニング試験を41.6%削減した。 この研究は、偽陽性、不要な処置、患者の不安、費用を減らし、患者や医療システムに役立つ半自律乳がんスクリーニングシステムの基礎を築いた。

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