Background : AIChest4All is the model development for screening abnormalities in chest radiograph and classification as normal, suspected active TB, suspected lung malignancy, abnormal heart and great vessels, intrathoracic abnormal findings and extrathoracic abnormal findings. The purpose of this artificial intelligence (AI) was to aid radiologists and clinicians, especially in the rural areas.
Objectives : To analyze the sensitivity and specificity of artificial intelligence for chest radiograph in diagnosis of lung malignancy.
Methods : The pathological and cytological reports were retrospectively reviewed. 800 patients of malignancy and 716 patients of non malignancy were randomly selected. The chest radiographs in a 3-month period before the procedures were collected. The chest radiographs were reviewed by three radiologists and classified as lung malignancy and non lung malignancy groups. The same radiographs were evaluated by AI and reported as percent of probability. The cut point for detected lung cancer was analyzed. The sensitivity and specificity of lung cancer diagnosis by radiologist and AI were calculated.
Results : The sensitivity and specificity in diagnosis of lung malignancy by radiologist was 67.5% and 83.1%, respectively. The sensitivity and specificity of AI to detected lung malignancy in chest radiographs was 50.0% and 84.8%, respectively. The cut point of probability percent which presented by AI for appropriated sensitivity and specificity was 52.5.
Conclusions : The sensitivity of AI in diagnosis of lung malignancy from chest radiographs was slightly less than radiologist. The specificity of AI was comparable to the diagnosis by radiologist.
ภูมิหลัง : AIChest4All คือ ปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาขึ้น เพื่อ ช่วยตรวจคัดกรองโรคที่พบจากภาพเอกซเรย์ทรวงอก การรายงาน ผลจะแบ่งเป็นปกติ สงสัยวัณโรคระยะแพร่กระจายเชื้อ สงสัยมะเร็ง ปอด ความผิดปกติของหัวใจและหลอดเลือด ความผิดปกติใน ทรวงอกและความผิดปกตินอกทรวงอก โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วย แพทย์หรือรังสีแพทย์ในการวินิจฉัยโรคโดยเฉพาะตามต่างจังหวัด ที่อาจจะมีจำนวนรังสีแพทย์ไม่เพียงพอ
วัตถุประสงค์ : เพื่อหาความ ไวและความจำเพาะของปัญญาประดิษฐ์ในการวินิจฉัยมะเร็งปอด
วิธีการ : ผลพยาธิวิทยาและเซลล์วิทยาของผู้ป่วยถูกนำมาศึกษา ย้อนหลัง ผลที่เป็นมะเร็งปอดจำนวน 800 ราย และที่ไม่ใช่มะเร็ง ปอดจำนวน 716 ราย ถูกคัดเลือกมาโดยวิธีสุ่มภาพรังสีทรวงอก ของผู้ป่วยในช่วงระยะเวลาไม่เกิน 3 เดือนจากการทำหัตถการจะ ได้รับการอ่านและแปลผลโดยรังสีแพทย์ 3 ท่านว่าพบมะเร็งปอด หรือไม่ ภาพเอกซเรย์เดียวกันถูกนำมาวิเคราะห์โดยปัญญาประดิษฐ์ และรายงานค่าความสงสัยมะเร็งปอดออกมาในรูปร้อยละ ผลที่ ได้จะถูกนำมาเปรียบเทียบกับผลชิ้นเนื้อ เพื่อหาจุดตัดที่เหมาะสม หาความไวและความจำเพาะในการวินิจฉัยมะเร็งปอดของรังสีแพทย์ และปัญญาประดิษฐ์
ผล : ความไวและความจำเพาะในการวินิจฉัย มะเร็งปอดของรังสีแพทย์คือร้อยละ 67.5 และ ร้อยละ 83.1 ตาม ลำดับ ส่วนปัญญาประดิษฐ์มีความไวและความจำเพาะเท่ากับร้อย ละ 50.0 และร้อยละ 84.8 ตามลำดับ จุดตัดของความน่าจะเป็น ในการวินิจฉัย คือ 52.5
สรุป : ความจำเพาะในการวินิจฉัยมะเร็ง ปอดของปัญญาประดิษฐ์มีค่าใกล้เคียงกับรังสีแพทย์ ส่วนความไว ของปัญญาประดิษฐ์มีค่าน้อยกว่ารังสีแพทย์เล็กน้อย