根据 9 月 28 日出版的《科学转化医学》杂志上发表的一项研究，深度学习 (DL) 系统可以提高用于检测乳腺癌的乳腺组织动态对比增强磁共振成像 (DCE-MRI) 的诊断准确性。

纽约市纽约大学格罗斯曼医学院的 Jan Witowski 医学博士及其同事使用 DL 系统来提高乳腺癌诊断的整体准确性，并对接受 DCE-MRI 评估的患者进行个性化管理.

研究人员发现，该系统在内部测试集(3,936 次检查)上实现了 0.92 的接收器操作特征曲线下面积。在一项回顾性读者研究中，五位获得委员会认证的乳腺放射科医师与 DL 系统之间没有发现统计学上的显着差异。当放射科医师的预测与 DL 的预测进行平均时，放射科医师的表现有所改善。使用波兰和的数据集证明了 DL 系统的普遍性。在不同癌症亚型和患者人口统计数据的亚组分析中看到了一致的结果。DL 系统可以在临床相关风险阈值范围内减少不必要的活检;

“我们展示了我们的 DL 系统达到了与乳腺放射科医生相当的高独立性能，并且它具有个性化患者管理的潜力，减少了 BI-RADS 4 病变患者不必要的活检数量，”作者写道。