Artificial Intelligence-Enabled Analysis of Radiology Reports: Epidemiology and Consequences of Incidental Thyroid Findings
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저자
Felipe Larios, Mariana Borras-Osorio, Yuqi Wu, Ana Gabriela Claros, David Toro-Tobon, Esteban Cabezas, Ricardo Loor-Torres, Maria Mateo Chavez, Kerly Guevara Maldonado, Luis Vilatuna Andrango, Maria Lizarazo Jimenez, Ivan Mateo Alzamora, Misk Al Zahidy, Marcelo Montero, Ana Cristina Proano, Cristian Soto Jacome, Jungwei W. Fan, Oscar J. Ponce-Ponte, Megan E. Branda, Naykky Singh Ospina, Juan P. Brito
개요
비갑상선 질환으로 영상 검사를 받은 환자에서 우연히 발견되는 갑상선 우연 종양(ITF)의 유병률, 특징, 임상 결과를 파악하기 위해 자연어 처리(NLP) 파이프라인을 개발, 검증, 배포했습니다. 2017년 7월 1일부터 2023년 9월 30일까지 메이요 클리닉에서 갑상선 포착 영상을 촬영한 기존 갑상선 질환이 없는 성인 환자 코호트를 대상으로 연구를 진행했습니다. 트랜스포머 기반 NLP 파이프라인을 사용하여 영상 보고서에서 ITF를 식별하고 결절 특성을 추출했습니다. 주요 결과는 ITF의 유병률, 이후 갑상선 초음파, 생검, 갑상선 절제술, 갑상선암 진단이었습니다. 로지스틱 회귀 분석을 통해 인구 통계학적 및 영상 관련 요인을 확인했습니다. 총 115,683명의 환자 중 7.8%에서 ITF가 발견되었으며, ITF는 여성, 고령자, 높은 BMI, 종양학 또는 내과에서 검사를 의뢰한 경우 더 흔했습니다. ITF는 갑상선 결절 진단, 생검, 갑상선 절제술 및 갑상선암 진단과 연관되었습니다.
시사점, 한계점
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ITF는 흔하며, 저위험 암의 과잉 진단과 관련된 연쇄 반응과 강하게 연관되어 있습니다.
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ITF는 표준화된 보고 및 보다 선택적인 후속 조치의 필요성을 강조합니다.
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결절 특성(크기, 석회화 등)은 제대로 기록되지 않았습니다.
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연구는 단일 의료 기관에서 수행되었고, 일반화 가능성에 제한이 있습니다.
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NLP 파이프라인의 성능과 정확성에 대한 자세한 내용은 보고되지 않았습니다.
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ITF와 관련된 환자에게 미치는 심리적, 경제적 영향에 대한 평가는 이루어지지 않았습니다.
