人工智能在ED環(huán)境中評估X射線獲得高分

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根據(jù)《放射學(xué)》上發(fā)表的新研究，可以訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法在急診室(ED)的環(huán)境中標(biāo)記可疑的胸部X光。

韓國首爾國立大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射學(xué)系Eui Jin Hwang寫道：“要使DL算法在醫(yī)學(xué)成像中在臨床上有用，應(yīng)在反映該新技術(shù)臨床應(yīng)用的研究樣本中驗(yàn)證其性能，”同事。“因此，我們的研究目的是評估DL算法在ED設(shè)置中具有臨床相關(guān)異常的胸部X光片識別中的性能。”

作者使用先前開發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法來分析來自2017年1月1日至2017年3月31日接受過一次ED并接受了胸部X光檢查的1,000多名連續(xù)患者的數(shù)據(jù)。然后將該算法的性能與一組患者的性能進(jìn)行了比較。應(yīng)召集的放射科住院醫(yī)師，他們照常解釋了影像學(xué)發(fā)現(xiàn)。

總體而言，該團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)該算法在ROC曲線(AUC)下的面積為0.95，可用于檢測相關(guān)異常。在研究小組選擇的高靈敏度臨界值(概率得分為0.16)下，它的敏感性為88.7%，特異性為69.6%。在團(tuán)隊選擇的高特異性臨界值(概率得分為0.46)下，靈敏度為81.6%，特異性為90.3%。

同時，居民比算法具有更高的特異性和更低的靈敏度，但是當(dāng)使用算法的輸出時，他們的靈敏度確實(shí)提高了。

作者寫道：“在這項(xiàng)臨時回顧性研究中，該算法在對ED的臨床相關(guān)異常影像學(xué)影像進(jìn)行分類中顯示出了很高的效率，” “這表明該深度學(xué)習(xí)算法已準(zhǔn)備好在受控的實(shí)時ED設(shè)置中進(jìn)行進(jìn)一步測試。”

作者指出，此外，他們評估的算法可能會對篩查或分診患者產(chǎn)生重大影響。

Hwang等人說：“在研究期間，在具有相關(guān)異常的X線照片中，圖像獲取和報告之間的時間間隔矛盾地更長。” 寫道。“在這方面，該算法可通過在ED醫(yī)生和放射科醫(yī)生解釋之前對X光片進(jìn)行檢查來改善ED中的臨床工作流程。該算法可以告知醫(yī)生和放射科醫(yī)生，如果相關(guān)疾病的可能性很高，需要及時進(jìn)行診斷和管理。”