CareLit Fachartikel

Künstliche Intelligenz zur Indikationsstellung einer invasiven Mikrokalkabklärung im Mammografie-Screening

Stefanie Weigel, Anne-Kathrin Brehl, Walter Heindel, Laura Kerschke · Senologie - Zeitschrift für Mammadiagnostik und -therapie · 2023 · Heft 03 · S. 216-224

Dokument
880549
CareLit-ID
Jahr
2023
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Senologie - Zeitschrift für Mammadiagnostik und -therapie
Autor:innen
Stefanie Weigel, Anne-Kathrin Brehl, Walter Heindel, Laura Kerschke
Ausgabe
Heft 03 / 2023
Jahrgang 20
Seiten
216-224
Erschienen: 2023-09-01 00:00:00
ISSN
1611-6453
DOI
10.1055/a-2143-1428

Zusammenfassung

Zusammenfassung Ziel Läsionsbezogene Überprüfung der diagnostischen Wertigkeit eines individuellen Algorithmus künstlicher Intelligenz (KI) in der Dignitätsbewertung von mammografisch detektierten und histologisch abgeklärten Mikroverkalkungen. Material und Methoden Die retrospektive Studie umfasste 634 Frauen mit abgeschlossener invasiver Abklärungsdiagnostik aufgrund von Mikroverkalkungen einer Mammografie-Screening-Einheit (Juli 2012 – Juni 2018). Das KI-System berechnete für jede Läsion einen Score zwischen 0 und 98. Scores > 0 wurden als KI-positiv betrachtet. Die KI-Performance wurde läsionen-spezifisch au…

Schlagworte

breast cancer mammography screening artificial intelligence breast calcifications positive predictive value ductal carcinoma in situ Senologie - Zeitschrift für Mammadiagnostik und -therapie