AI標簽外診斷工具可正確排除胸部X光片中的病理
根據 8 月 20 日在線發表在《放射學》雜志上的一項研究,人工智能 (AI) 工具可以排除病理,其在射線照片上的關鍵失誤率與放射科醫生相同或更低。

丹麥赫勒夫和根措夫特醫院的醫學博士 Louis Lind Plesner 及其同事估計了 AI 能夠正確排除病理且不會增加診斷錯誤的無異常胸片比例。2020 年 1 月 1 日至 12 日,四家丹麥醫院為 1,961 名成年人拍攝了連續胸片。根據預先定義的發現,胸片被標記為有異常或無異常;放射學報告也被類似地分類。商業 AI 工具經過調整以輸出胸片有異常的概率,用于計算不同 AI 靈敏度下的特異性。
研究人員發現,根據參考標準,62.8% 和 37.2% 的胸部 X 光片被標記為顯著和無顯著。人工智能的特異性分別為 24.5%、47.1% 和 52.7%,靈敏度分別為 99.9%、99.0% 和 98.0%。當人工智能的靈敏度與放射學報告的靈敏度(87.2%)相似時,人工智能和報告的遺漏發現分別有 2.2% 和 1.1% 被歸類為關鍵,4.1% 和 3.6% 以及 6.5% 和 8.1% 被歸類為臨床顯著和臨床不顯著。人工智能工具在靈敏度≥95.4% 時顯示≤1.1% 的關鍵遺漏。
作者寫道:“這些結果應該在前瞻性研究中進行評估,因為它們具有很大的減輕放射科工作量挑戰的潛力。”
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