Detekce karcinomu prostaty - porovnání nálezů, které hodnotil zkušený radiolog anebo umělá inteligence s použitím hlubokého učení

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00669806%3A_____%2F23%3A10479819" target="_blank" >RIV/00669806:_____/23:10479819 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216208:11140/23:10479819

Výsledek na webu

<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=olaH-jFNGA" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=olaH-jFNGA</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Detekce karcinomu prostaty - porovnání nálezů, které hodnotil zkušený radiolog anebo umělá inteligence s použitím hlubokého učení

Popis výsledku v původním jazyce

Cíl: Zhodnotit zkušenosti s hodnocením magnetické rezonance prostaty pomocí komerčně dostupného nástroje umělé inteligence s hlubokým učením.Metodika: Byla hodnocena skupina 100 vyšetření prostaty, kde byly nálezy ověřeny buď operací, nebo dlouhodobým sledováním. Byly porovnány výsledky původně popsané radiologem v roce 2018, následně v roce 2023 byly výsledky vyhodnoceny nástrojem umělé inteligence Prostate AI (Siemens Healthineers, Erlangen, Německo).Výsledky: Umělá inteligence dosáhla následujících výsledků: senzitivita 0,98, specificita 0,70, negativní prediktivní hodnota 0,88, pozitivní prediktivní hodnota 0,93 a přesnost 0,92.Naproti tomu výsledky radiologa s 12 lety praxe s hodnocením magnetické rezonance prostaty byly: senzitivita 0,99, specificita 0,95, negativní prediktivní hodnota 0,95, pozitivní prediktivní hodnota 0,99 a přesnost 0,98.Závěr: Nástroj umělé inteligence dosahuje spolehlivých výsledků, ale ve srovnání se zkušeným radiologem její výsledky zaostaly.

Název v anglickém jazyce

Detection of prostate cancer - comparison of findings evaluated by an experienced radiologist or artificial intelligence using deep learning

Popis výsledku anglicky

Aim: To evaluate the experience with the evaluation of ProStay magnetic resonance imaging using a commercially available deep-learning AI tool.Methods: A group of 100 prostate examinations was evaluated, where the findings were verified either by surgery or by long-term follow-up, the results originally described by a radiologist in 2018 were compared, then in 2023 the results were evaluated by the artificial intelligence tool Prostate AI (Siemens Healthineers, Erlangen, Germany).Results: The AI achieved the following results: sensitivity 0.98, specificity 0.70, negative predictive value 0.88, positive predictive value 0.93, and accuracy 0.92 In contrast, the results of a radiologist with 12 years of experience in evaluating prostate magnetic resonance imaging were: sensitivity 0.99, specificity 0.95, negative predictive value 0.95, positive predictive value 0.99, and accuracy 0.98.Conclusion: The AI tool achieves reliable results, but compared to an experienced radiolg, its results have lagged behind.

Druh

J_SC - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

CEP obor

—

OECD FORD obor

30224 - Radiology, nuclear medicine and medical imaging

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Česká radiologie

ISSN

1210-7883

e-ISSN

2570-978X

Svazek periodika

77

Číslo periodika v rámci svazku

4

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

203-212

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85191802600