设备试验

基于人工智能的乳腺癌诊断设备试验的文章设计和分析方法

摘要：成像在癌症诊断中很重要。放射科医生需要经过长时间的医学培训和临床经验才能准确解释诊断图像。随着大数据分析的进步，机器学习和基于人工智能的设备目前正在开发中，并在成像诊断中发挥作用。如果基于人工智能的成像设备可以像经验丰富的放射科医生一样准确地读取图像，它可能能够帮助放射科医生提高读取的准确性并管理他们的工作量。在本文中，我们考虑了临床试验的两个潜在研究目标，通过比较其与人类放射科医生的一致性来评估用于乳腺癌诊断的人工智能设备。我们为每个研究目标提出了统计设计和分析方法。进行了大量的数值研究，结果表明所提出的统计测试方法能够准确控制 I 类错误率，并且设计方法能够提供所需的样本量，其统计功效接近预先指定的标称水平。所提出的方法已成功用于设计和分析实际设备试验。