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Improving breast cancer diagnostics with deep learning for MRI

医学 概化理论 接收机工作特性 乳腺癌 乳房磁振造影 人口统计学的 癌症 磁共振成像 放射科 深度学习 人工智能 乳腺摄影术 内科学 计算机科学 统计 人口学 数学 社会学
作者
Jan Witowski,Laura Heacock,Beatriu Reig,Stella K. Kang,Alana A. Lewin,Kristine Pysarenko,Sunny Patel,Naziya Samreen,Wojciech Rudnicki,Elżbieta Łuczyńska,T Popiela,Linda Moy,Krzysztof J. Geras
出处
期刊:Science Translational Medicine [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:14 (664) 被引量:31
标识
DOI:10.1126/scitranslmed.abo4802
摘要

Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) has a high sensitivity in detecting breast cancer but often leads to unnecessary biopsies and patient workup. We used a deep learning (DL) system to improve the overall accuracy of breast cancer diagnosis and personalize management of patients undergoing DCE-MRI. On the internal test set (n = 3936 exams), our system achieved an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.92 (95% CI: 0.92 to 0.93). In a retrospective reader study, there was no statistically significant difference (P = 0.19) between five board-certified breast radiologists and the DL system (mean ΔAUROC, +0.04 in favor of the DL system). Radiologists' performance improved when their predictions were averaged with DL's predictions [mean ΔAUPRC (area under the precision-recall curve), +0.07]. We demonstrated the generalizability of the DL system using multiple datasets from Poland and the United States. An additional reader study on a Polish dataset showed that the DL system was as robust to distribution shift as radiologists. In subgroup analysis, we observed consistent results across different cancer subtypes and patient demographics. Using decision curve analysis, we showed that the DL system can reduce unnecessary biopsies in the range of clinically relevant risk thresholds. This would lead to avoiding biopsies yielding benign results in up to 20% of all patients with BI-RADS category 4 lesions. Last, we performed an error analysis, investigating situations where DL predictions were mostly incorrect. This exploratory work creates a foundation for deployment and prospective analysis of DL-based models for breast MRI.
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