AIが乳がん生検の必要性を導く!

テキサスと台湾の研究者が協力して、乳房X線写真で疑わしい病変のある患者の乳がんのリスクと、生検の必要性を正確に評価することができる詳細な学習ツールを開発した。

ヒューストンメソジスト病院の主任研究者、Stephen Wong博士と共同研究者たちが、5月29日に彼らの研究をJCO Clinical Cancer Informaticsに発表した。

何が得られたのか

彼らの研究の主な成果は、アルゴリズムを訓練することによって、マンモグラフィ所見でBI-RADS 4に分類されたサブグループの患者を分けることである。

BI-RADS(Breast Imaging Reporting and Data System) とは
American College of Radiologyによって開発された0から6のスケールで、2013 年に改訂され第 5 版が出版された。その主な目的は読影用語やレポーティングを標準化することと、結果のモニタリングを容易にすることである。

数字の変化

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