인간 전문가 수준의 정확도를 능가하는 AI 기반 난소암 탐지

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BPharm Carmen Pope가 의학적으로 검토함. 2025년 1월 9일에 마지막 업데이트되었습니다.

글: Elana Gotkine HealthDay Reporter

2025년 1월 9일 목요일 -- 1월 2일 Nature Medicine에 온라인으로 발표된 연구에 따르면 변환기 기반 신경망 모델은 초음파 이미지에서 난소암을 발견하는 데 있어 강력한 일반화를 보여주고 전문가 및 비전문가 검사자의 진단 성능을 능가하는 것으로 나타났습니다. .

스톡홀름에 있는 Karolinska Institutet의 Filip Christiansen과 동료들은 17,119개의 초음파 이미지로 구성된 포괄적인 데이터 세트를 사용하여 변환기 기반 신경망 모델을 개발하고 검증했습니다. 8개국 20개 센터에 3,652명의 환자가 있습니다. 차례로 각 센터에 대해 Leave-One-Out 교차 검증 방식을 사용하여 나머지 센터의 데이터를 사용하여 모델을 훈련했습니다.

연구원들은 센터, 초음파 시스템, 조직학적 진단, 환자 연령 그룹 전반에 걸쳐 모델이 강력한 성능을 보여 평가된 모든 지표(F1 점수, 민감도, 특이성, 정확성, 코헨의 카파, Matthew의 상관 계수, 진단 승산비 및 Youden의 J 통계). 인공지능(AI) 기반 진단 지원은 후향적 분류 시뮬레이션에서 전문가 의뢰를 63% 줄이면서 현재 관행의 진단 성능을 크게 능가했습니다.

"저희 연구는 AI 모델의 잠재력을 보여줍니다. 난소암 진단의 정확성과 효율성"이라고 저자는 썼습니다. "우리 모델은 강력한 일반화를 보여주었으며 모든 평가 지표에서 전문가 및 비전문가 검사자 모두를 훨씬 능가했습니다."

여러 저자가 Intelligyn을 포함한 의료 기술 회사와의 관계를 공개했습니다. 여러 저자가 Intelligyn에 출원 중인 특허를 신청했습니다.

초록/전문

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출처: HealthDay

게시됨 : 2025-01-10 06:00

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