表1。与每位患者4张图片的2d乳房x线照相术相比，数字乳房断层合成(DBT)或3d乳房x线照相术可以为每位患者提供数百张图片。虽然这为临床医生提供了更多的信息，但数据的指数级增长可能会导致读者疲劳和倦怠，这可能最终影响患者的护理。
作为密歇根州最大的独立成像集团，在该州有10个分支机构，区域医学成像(RMI)已经提供了35年的优质成像服务。合伙人兼首席执行官兰迪·希克斯,医学博士这使得RMI成为该州领先的放射学设施之一，拥有一支女性影像学和其他亚专业的专家团队。
Hicks为确保RMI采用最新的最先进的技术而感到自豪，这使他的团队能够提供尽可能好的患者护理。2018年，RMI采用印度生物技术部系统在所有10个地点。但是，虽然数字乳房x线合成(DBT)，也被称为3d乳房x线摄影，为患者提供了许多好处，如增强乳腺癌检测，减少假阳性和不必要的召回，它为每个患者生成数百张图像，而二维乳房x线摄影通常只为每个患者生成4张图像。
“我们开始觉得自己像是在泰坦尼克号上。图像的指数增长很快开始对团队产生影响，”希克斯说。“乳房x光检查可能会让女性感到焦虑，最终她们只是希望得到阴性的报告。随着DBT工作量的增加，我们花了更长的时间来为患者提供这些结果。我们需要一个解决方案来管理这个工作负载，我们非常需要它。当ProFound AI获得fda批准的那一刻，我们就知道我们必须在RMI拥有它。”
2018年12月，ProFound面向DBT的AI成为第一个也是唯一一个面向DBT的软件人工智能(AI)需要fda批准。该技术经过最新的深度学习AI训练，可以以无与伦比的准确性检测恶性软组织密度和钙化。它是同类软件中唯一能快速准确分析每个DBT图像或切片的软件，并为放射科医生提供关键信息，如发现病变的确定性和病例评分，这可以帮助临床决策和病例量的优先排序。
临床结果为阳性大读者研究最近发表在《放射学:人工智能》杂志上。在一项大型读者研究中，用于DBT的ProFound AI使放射科医生的灵敏度提高了8%，将假阳性率和不必要的召回率降低了7%，并将放射科医生的阅读时间减少了52.7%。1
的范式转换
在实施了ProFound AI后，RMI的团队立即开始体验到许多好处，包括改进了癌症检测，减少了活检率和减少了不必要的召回。放射科医生的阅读时间也大大减少了——RMI的团队发现，ProFound AI比预期的更可靠。
“当你有了深刻的人工智能时，范式真的发生了转变——它改变了你的阅读方式。一旦你使用了它，你就会惊讶于它给人的印象有多深刻。”“技术本身比人类更好。当我们开始使用深度人工智能时，我们意识到我们正在发现更多的癌症。”相信它需要时间，但相信我，你可以相信它。ProFound AI发现的癌症肯定比我们发现的多。”
希克斯和RMI的放射科医生发现，该软件不仅在发现癌症和减少阅读时间方面特别有帮助，而且在对病例进行优先排序方面也很有帮助。
“如果我的乳房x光检查落后了，我可以很容易地根据哪些检查需要优先进行排序。我们可以更有效地处理案件和完成工作。速度很重要，这项技术确实加快了我们的阅读时间。”
希克斯还发现，在他的实践中，ProFound AI从整体上提高了所有放射科医生的表现。
希克斯说:“人们阅读乳房x光片时的变化是真实的。”“作为一家每年要阅读3.1万张乳房x光片的大型放射科诊所，我们不希望放射科医生的表现有异常值。ProFound AI就像放射科医生的朋友，帮助他们随着时间的推移学习和提高。”
底线
作为RMI的所有者和首席执行官，希克斯不仅关心他的病人的健康，他也关心企业的福利。尽管采用DBT提供了比以前更好的图像质量和更多的信息，但阅读案例所需的时间开始影响公司的底线。
Hicks提到:“尽管DBT提供了更好的图像质量，但我们发现它需要陡峭的学习曲线，增加的工作量导致了需要额外人员来处理的案件积压。”“例如，一名放射科医生每天使用2d检查100个病例，通常每天将检查400张图像，而一名放射科医生每天使用DBT检查100个病例，则需要每天阅读近3万张图像。”(见表1)。
他补充说:“ProFound AI提高了我们的阅读效率，并消除了雇佣更多员工的需要。”“深度人工智能的成本只取决于生产率的提高。”
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参考
1.科南特，E.等人(2019)。并行使用人工智能提高乳腺数字断层合成的准确性和效率。放射学:人工智能。1(4).通过https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.2019180096
2022年8月11日,
