人工智能在ED环境中评估X射线获得高分


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根据《放射学》上发表的新研究,可以训练深度学习算法在急诊室(ED)的环境中标记可疑的胸部X光 。
韩国首尔国立大学医学院放射学系Eui Jin Hwang写道:“要使DL算法在医学成像中在临床上有用,应在反映该新技术临床应用的研究样本中验证其性能,”同事 。“因此,我们的研究目的是评估DL算法在ED设置中具有临床相关异常的胸部X光片识别中的性能 。”
作者使用先前开发的深度学习算法来分析来自2017年1月1日至2017年3月31日接受过一次ED并接受了胸部X光检查的1,000多名连续患者的数据 。然后将该算法的性能与一组患者的性能进行了比较 。应召集的放射科住院医师,他们照常解释了影像学发现 。
总体而言,该团队发现该算法在ROC曲线(AUC)下的面积为0.95,可用于检测相关异常 。在研究小组选择的高灵敏度临界值(概率得分为0.16)下,它的敏感性为88.7%,特异性为69.6% 。在团队选择的高特异性临界值(概率得分为0.46)下,灵敏度为81.6%,特异性为90.3% 。
同时,居民比算法具有更高的特异性和更低的灵敏度,但是当使用算法的输出时,他们的灵敏度确实提高了 。
作者写道:“在这项临时回顾性研究中,该算法在对ED的临床相关异常影像学影像进行分类中显示出了很高的效率,” “这表明该深度学习算法已准备好在受控的实时ED设置中进行进一步测试 。”
作者指出,此外,他们评估的算法可能会对筛查或分诊患者产生重大影响 。
【人工智能在ED环境中评估X射线获得高分】Hwang等人说:“在研究期间,在具有相关异常的X线照片中,图像获取和报告之间的时间间隔矛盾地更长 。” 写道 。“在这方面,该算法可通过在ED医生和放射科医生解释之前对X光片进行检查来改善ED中的临床工作流程 。该算法可以告知医生和放射科医生,如果相关疾病的可能性很高,需要及时进行诊断和管理 。”

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