您现在的位置是:首页 >生活 > 2021-04-19 17:17:09 来源:
AI系统通过紧急程度优先考虑X射线
放射科医生正在溺死X射线。电磁扫描占全球所有诊断成像的40%%,仅在英国,在任何特定时间估计有330,000张X射线等待一个多月的报告。
幸运的是,人工智能(AI)承诺大幅减少积压。在发表在放射学杂志上的一项 新研究中,华威大学的科学家描述了一种系统,该系统可以自动优先考虑X射线,选择急需注意的扫描。
目前没有系统和自动化的方法对胸部X光进行分类,并将那些具有重要和紧急结果的人带到报告堆的顶端,”该研究合着的Giovanni Montana在一份声明中说。
研究人员采集了470,388例成人胸部X光检查数据库,这些数据已被剥夺了识别信息和注释。标记每个X射线上可见的特定异常并将其馈送到自然语言处理系统,该系统使用它们将每个扫描分类为“关键”,“紧急”,“非紧急”或“正常”。
接下来,将X射线馈送到使用标记图像训练的计算机视觉算法中,以仅从视觉信息预测优先级 - 而不是文本。当使用一组独立的15,887张图像进行测试时,AI系统能够以“高精度”对来自正常扫描的异常X射线进行分类。
该团队的模拟显示,与当前的11.2天平均值相比,具有“关键”指定的X射线平均在2.7天内接受了放射科医师的意见。他们留待未来的工作,以更大的样本量训练系统,并部署可能提高性能的“更复杂”的算法。
“这里报告的初步结果令人兴奋,因为它们证明了AI系统可以使用非常大的常规获取放射学数据库进行成功培训,”Montana博士说。“通过进一步的临床验证,该技术有望通过检测所有正常检查来大幅减少放射科医师的工作量,从而可以将更多时间花在需要更多关注的人身上。”
它不是第一个可以识别胸部X光异常的AI系统,值得注意。
Qure.ai是一家总部位于孟买的AI医疗保健创业公司,去年在欧洲获得了qXR的CE认证,这是一种胸部X光产品,可以识别15种最常见的胸部X光异常。在本月早些时候发表在“ 自然生物医学工程 ”杂志上的一篇论文中,波士顿马萨诸塞州综合医院的研究人员描述了一种深度学习算法,可以高精度地检测急性脑内出血或ICH。