Breast cancer: effectiveness of computer-aided diagnosis observer study with independent database of mammograms.

SCOPO: valutare l'efficacia di un metodo di classificazione computerizzata come un aiuto per radiologi revisione mammografie cliniche per le quali le diagnosi erano sconosciuti sia ai radiologi e il computer. MATERIALI E METODI: Sei mammografisti e sei radiologi comunità partecipato a uno studio di osservatore. Questi 12 radiologi interpretato, con e senza l'ausilio del computer, 110 casi che erano sconosciuti sia i 12 osservatori radiologo e il qualificato sistema di classificazione del computer. Le prestazioni radiologi 'nel distinguere tra masse benigne e maligne, senza e con l'aiuto del computer sono stati valutati con caratteristiche di funzionamento del ricevitore (ROC) analisi. Due code valori P sono stati calcolati per il test t di Student per indicare la significatività statistica delle differenze di prestazioni con e senza l'ausilio del computer. RISULTATI: Quando l'aiuto del computer è stato utilizzato, l'andamento medio dei 12 radiologi migliorate, come indicato da un aumento dell'area sotto la curva ROC (A (z)) 0,93-0,96 (P <0,001), da un aumento in un'area parziale sotto la curva ROC ((0,90) A (') (z)) 0,56-0,72 (P <0,001), e da un aumento della sensibilità dal 94% al 98% (P = 0,022). Nessuna differenza statisticamente significativa è stata trovata fra specificità letture con e quelli senza aiuto del computer (Delta = -0,014, p = 0,46, IC 95%: -0,054, 0,026), dove Delta è differenza di specificità. Quando abbiamo analizzato i risultati dei mammografisti e radiologi comunità come gruppi separati, un miglioramento maggiore è stato dimostrato per i radiologi comunità. CONCLUSIONE: Computer-aided diagnosi può potenzialmente aiutare i radiologi migliorare la loro accuratezza diagnostica nel compito di distinguere tra masse benigne e maligne visto su mammografie.