تقييم تأثير الذكاء الاصطناعي المخصص للجنس على كشف النقائل العظمية: مؤشر فحص العظام VSBONE إصدار 2.1 مقابل إصدار 3.0

الأهداف: قارنت الدراسة الحالية دقة التشخيص لنسختين مختلفتين من برنامج التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي (CAD) (إصدارات VSBONE 2.1 و 3.0، Nihon Medi-Physics، طوكيو، اليابان) لكشف النقائل العظمية باستخدام صور المسح النووي للعظام، مع التركيز على تقييم تأثير ميزة التحليل الموجهة للجنس في الإصدار 3.0 على الأداء العام ودقة التشخيص في اتخاذ القرار السريري. الطرق: حللت هذه الدراسة الاستعادية 1,421 صورة مسح عظام من 1,119 مريضًا في مستشفى جامعة ناغازاكي. تم تصنيف المرضى مبدئياً إلى مجموعات مرضية وغير مرضية بناءً على التفسير البصري الخبير للصور المستوية. تم إجراء التصنيفات النهائية بعد التصوير المقطعي بالإصدار الفردي المتحسس بالفوتون (SPECT)/CT والمراجعة السريرية، مما أدى إلى مجموعات نقائل مرضية وغير مرضية ونقائل مفقودة في البداية. تم قياس مؤشر فحص العظام (BSI) وعدد البقع الساخنة (HSn) باستخدام إصداري اعتماد VSBONE BSI 2.1 و 3.0. النتائج: تحسن الأداء التشخيصي الكلي مع الإصدار 3.0 مقارنةً بالإصدار 2.1. في المرضى الذكور، زادت النوعية (من 83.9% إلى 86.4%) مع انخفاض طفيف في الحساسية (من 82.0% إلى 79.7%)، وبقي مؤشر يودن مشابهًا (من 0.660 إلى 0.662). في المرضى الإناث، تحسنت دقة التشخيص مع زيادة ملحوظة في الحساسية (من 77.3% إلى 79.1%) والنوعية (من 73.9% إلى 86.7%)، وزيادة كبيرة في مؤشر يودن (من 0.512 إلى 0.658). الخلاصة: أظهرت الدراسة الحالية أن الإصدار 3.0 حسن جودة التشخيص ودقته، خصوصًا في التحليل الموجه بحسب الجنس (المرضى الإناث). تدعم هذه النتائج دمج الذكاء الاصطناعي المخصص للجنس في برامج التشخيص بمساعدة الحاسوب لتعزيز دقة التشخيص، وتقليل أخطاء التفسير، وتعزيز رعاية المرضى بشكل أكثر إنصافًا.