AJNR. American journal of neuroradiology · 2026
Artificial Intelligence-Assisted Detection of Amyloid-Related Imaging Abnormalities: Promise and Pitfalls.
СтатьяОбзорПоддержка правительства СШАПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Petrella Jeffrey R, Liu Andy J, Wang Laura A, Doraiswamy P Murali
Аннотация
The advent of anti-amyloid therapies (AATs) for Alzheimer disease (AD) has elevated the importance of MRI surveillance for amyloid-related imaging abnormalities (ARIA) such as microhemorrhages and siderosis (ARIA-H) and edema (ARIA-E). We report a literature review and early quality-assurance experience with an FDA-cleared decision support artificial intelligence (AI) tool intended for detection of ARIA in MRI clinical workflows. The AI system improved the sensitivity for detection of subtle ARIA-E and ARIA-H lesions but at the cost of a reduction in specificity. We propose a tiered workflow combining protocol harmonization and expert interpretation with an AI overlay review. AI-assisted ARIA detection is a paradigm shift that offers great promise to enhance patient safety as disease-modifying therapies for AD gain broader clinical use; however, some pitfalls need to be considered.