AI标签外诊断工具可正确排除胸部X光片中的病理
根据 8 月 20 日在线发表在《放射学》杂志上的一项研究,人工智能 (AI) 工具可以排除病理,其在射线照片上的关键失误率与放射科医生相同或更低。
丹麦赫勒夫和根措夫特医院的医学博士 Louis Lind Plesner 及其同事估计了 AI 能够正确排除病理且不会增加诊断错误的无异常胸片比例。2020 年 1 月 1 日至 12 日,四家丹麦医院为 1,961 名成年人拍摄了连续胸片。根据预先定义的发现,胸片被标记为有异常或无异常;放射学报告也被类似地分类。商业 AI 工具经过调整以输出胸片有异常的概率,用于计算不同 AI 灵敏度下的特异性。
研究人员发现,根据参考标准,62.8% 和 37.2% 的胸部 X 光片被标记为显著和无显著。人工智能的特异性分别为 24.5%、47.1% 和 52.7%,灵敏度分别为 99.9%、99.0% 和 98.0%。当人工智能的灵敏度与放射学报告的灵敏度(87.2%)相似时,人工智能和报告的遗漏发现分别有 2.2% 和 1.1% 被归类为关键,4.1% 和 3.6% 以及 6.5% 和 8.1% 被归类为临床显著和临床不显著。人工智能工具在灵敏度≥95.4% 时显示≤1.1% 的关键遗漏。
作者写道:“这些结果应该在前瞻性研究中进行评估,因为它们具有很大的减轻放射科工作量挑战的潜力。”
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