Česká radiologie - Czech Radiology

Hlavní stanovisko práce

Výsledky hodnocení nálezů magnetické rezonance pomocí umělé inteligence dosahují spolehlivých hodnot, ale ve srovnání se zkušeným radiologem dosud mírně zaostávají.

SOUHRN

Ferda J, Hora M, Hes O. Detekce karcinomu prostaty - porovnání nálezů, které hodnotil zkušený radiolog anebo umělá inteligence s použitím hlubokého učení

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.

Klíčová slova: karcinom prostaty, magnetická rezonance, umělá inteligence, deep learning

Major statement

The results of the evaluation of magnetic resonance imaging findings using artificial intelligence reach reliable values, but they are still slightly lagging behind compared to an experienced radiologist.

SUMMARY

Ferda J, Hora M, Hes O. Detection of prostate cancer - comparison of findings evaluated by an experienced radiologist or artificial intelligence using deep learning

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.

Key words: prostatic carcinoma, magnetic resonance imaging, artificial intelligence, deep learning