研究目的
比较放射科医生在无辅助与有人工智能（AI）系统支持下阅读乳腺X线摄影检查结果时的乳腺癌检测性能。
研究成果
放射科医生在使用人工智能计算机系统辅助的情况下，提高了乳腺X线摄影中乳腺癌检测的诊断性能，且无需额外阅读时间。然而，应在筛查场景中进行研究以验证这些结果，并评估人工智能辅助在筛查中的实际效果。
研究不足
该研究采用高度富集的数据集（以筛查发现的癌症病例为主），而非通过实际筛查实践进行前瞻性评估。阅片者知晓病例集中恶性肿瘤的高检出率，这可能导致"实验室效应"。参与研究的放射科医师仅来自美国，而全球各地的筛查实践和召回率存在显著差异。
1：实验设计与方法选择：
采用回顾性、完全交叉、多位阅片者、多病例研究，比较放射科医生在有AI辅助和无AI辅助情况下阅读乳腺X线检查结果的表现。
2：样本选择与数据来源：
纳入2013至2017年间240名女性的筛查数字乳腺X线检查结果（其中100例为癌症，40例导致假阳性召回，100例正常）。
3：实验设备与材料清单：
使用的AI计算机系统为Transpara（版本1.3.0，ScreenPoint Medical）。
4：0，ScreenPoint Medical）。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：14名符合《乳腺X线摄影质量标准法案》的放射科医生分别对检查结果进行一次有AI辅助和一次无AI辅助的解读。
5：数据分析方法：
通过混合模型方差分析和广义线性模型（针对多次重复测量），比较两种条件下受试者工作特征曲线下面积（AUC）、特异性、敏感性及阅读时间。
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Transpara
version 1.3.0
ScreenPoint Medical
AI support system for mammography providing interactive decision support, traditional lesion markers for computer-detected abnormalities, and an examination-based cancer likelihood score.
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Lorad Selenia
Hologic
Digital mammographic system used at collection center A.
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Mammomat Inspiration
Siemens Healthineers
Digital mammographic system used at collection center B.
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Coronis Uniti
Barco
12-MP mammographic display used for the evaluation.
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Microsoft Surface Pro
Microsoft
Used by half the readers to use the AI system on a separate screen from the workstation.
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