檀国大学医院Son Hyeju教授团队凭借骨转移AI诊断技术入选“Hanbitsa”
利用ConvNeXt进行骨扫描分析…特异性达100%
檀国大学医院表示，核医学科教授 Son Hyeju 与翰林大学医学院共同研究团队，凭借在利用人工智能（AI）诊断癌症患者骨转移方面取得的研究成果，于30日入选生物学研究信息中心（BRIC）的“韩光社（照亮韩国的人们）”。
本次研究的核心是在骨显像检查图像中开发用于判别癌症是否发生骨转移的人工智能模型，并对最新人工智能算法的诊断准确度进行比较和分析。
骨显像是一种可快速了解全身骨骼状态的检查，费用低廉，广泛用于前列腺癌或乳腺癌患者，但相关自动化诊断技术仍停留在发展阶段。
研究团队基于共6175例骨显像图像数据对模型进行训练，并利用从翰林大学外部医院收集的1185例图像开展交叉验证，从而提升了研究的可靠性。通过这一过程，研究团队证明了在实际临床环境中可复现的人工智能判别模型的应用可能性。
用于比较的人工智能模型包括三种：ResNet-50、ViT（Vision Transformer）和 ConvNeXt。
其中，最新模型 ConvNeXt 的敏感度（反映其识别阳性病例能力的指标）为79%，判别阴性病例的特异度为100%，表现出比既有 ResNet（敏感度63%，特异度90%）更优越的性能。
研究团队还同时应用了可将人工智能判读依据以可视化方式呈现的“Grad-CAM”技术，为医务人员信赖结果并将其用于临床提供了条件。
该研究成果发表在影像医学领域前1.9%学术期刊《Clinical Nuclear Medicine》（影响因子10.0）上，并在第63届大韩核医学会秋季学术大会上获得“青年研究者奖”。
Professor Son Hyeju 表示：“通过人工智能诊断技术，我们确认了有望减少既有影像判读的差异，为患者提供更加准确、一致的诊断。”
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