論文の概要: Artificial Intelligence-Informed Handheld Breast Ultrasound for Screening: A Systematic Review of Diagnostic Test Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07322v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 19:31:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:20:36.714279
• Title: Artificial Intelligence-Informed Handheld Breast Ultrasound for Screening: A Systematic Review of Diagnostic Test Accuracy
• Title（参考訳）: スクリーニングのための人工知能インフォームハンドヘルド乳房超音波 : 診断検査精度の体系的検証
• Authors: Arianna Bunnell, Dustin Valdez, Fredrik Strand, Yannik Glaser, Peter Sadowski, John A. Shepherd,
• Abstract要約: ハンドヘルド乳房超音波(BUS)は安価な代替品であるが、かなりの訓練が必要である。 人工知能(AI)により、BUSは乳がんの検出(知覚)と分類(解釈)の両方を支援できる。 発見:185,000人以上の患者の570万のBUS画像がAIトレーニングや検証に使用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3859048418931631
• License:
• Abstract: Background. Breast cancer screening programs using mammography have led to significant mortality reduction in high-income countries. However, many low- and middle-income countries lack resources for mammographic screening. Handheld breast ultrasound (BUS) is a low-cost alternative but requires substantial training. Artificial intelligence (AI) enabled BUS may aid in both the detection (perception) and classification (interpretation) of breast cancer. Materials and Methods. This review (CRD42023493053) is reported in accordance with the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) and SWiM (Synthesis Without Meta-analysis) guidelines. PubMed and Google Scholar were searched from January 1, 2016 to December 12, 2023. A meta-analysis was not attempted. Studies are grouped according to their AI task type, application time, and AI task. Study quality is assessed using the QUality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 (QUADAS-2) tool. Results. Of 763 candidate studies, 314 total full texts were reviewed. 34 studies are included. The AI tasks of included studies are as follows: 1 frame selection, 6 detection, 11 segmentation, and 16 classification. In total, 5.7 million BUS images from over 185,000 patients were used for AI training or validation. A single study included a prospective testing set. 79% of studies were at high or unclear risk of bias. Conclusion. There has been encouraging development of AI for BUS. Despite studies demonstrating high performance across all identified tasks, the evidence supporting AI-enhanced BUS generally lacks robustness. High-quality model validation will be key to realizing the potential for AI-enhanced BUS in increasing access to screening in resource-limited environments.
• Abstract（参考訳）: 背景。 マンモグラフィーを用いた乳癌検診プログラムは、高所得国で著しい死亡率低下を引き起こしている。 しかし、多くの低所得国や中所得国ではマンモグラフィ検診の資源が不足している。 ハンドヘルド乳房超音波(BUS)は安価な代替品であるが、かなりの訓練が必要である。 人工知能(AI)により、BUSは乳がんの検出(知覚)と分類(解釈)の両方を支援できる。 材料と方法。 PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) および SWiM (Synthesis Without Meta-Analysis) ガイドラインに従って,本レビュー (CRD42023493053) を報告した。 PubMedとGoogle Scholarは2016年1月1日から2023年12月12日まで検索された。 メタ分析は試みられなかった。 研究は、AIタスクタイプ、アプリケーション時間、AIタスクに基づいてグループ化される。 評価にはQUality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 (QUADAS-2) が用いられる。 結果。 763件の候補研究のうち、314件の全文がレビューされた。 34種が研究されている。 対象とするAIタスクは、フレーム選択1つ、検出6つ、セグメンテーション11つ、分類16つである。 合計で185,000人以上の患者の570万のBUS画像がAIトレーニングや検証に使用された。 1つの研究には、将来的なテストセットが含まれていた。 79%が偏見のリスクが高かった。 結論。 BUS向けのAIの開発が奨励されている。 すべての特定タスクで高いパフォーマンスを示す研究にもかかわらず、AIに強化されたBUSを支持する証拠は概して堅牢性に欠ける。 高品質なモデル検証は、リソース制限された環境でのスクリーニングへのアクセスの増加において、AIによって強化されたBUSの可能性を実現するための鍵となる。

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