肺胸检测人工智能算法的现实性能及其对放射科医生的影响 报道 时代

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 对于放射学中的紧急发现,人工智能 (AI) 算法正在进步.
• 人工智能在放射学中的实际临床影响需要进一步的科学研究.
• 这项研究侧重于FDA批准的AI工具,用于在住院患者的胸部X射线 (CXR) 上检测肺胸部 (PTx).

研究的目的:

• 调查用于PTx检测的人工智能工具的诊断准确度.
• 评估人工智能集成系统对放射科医生报告周转时间的影响.
• 评估AI在一个大型学术医疗中心的放射实践中的实际临床实用性.

主要方法:

• 对27,397名住院患者的CXR进行了回顾性分析 (2020年8月至2021年4月).
• 与AI集成系统 (12,728个CXR) 和非集成系统 (14,669个CXR) 的比较.
• 对诊断准确性的接收机操作员特征 (ROC) 分析和对报告时间的威尔科克森等级总和测试.

主要成果:

• 人工智能工具实现了0.78的ROC曲线下的面积 (AUC) (灵敏度0.60,特异性0.97).
• 对于中度/大PTx,AUC增加到0.93 (灵敏度0.89,特异性0.96).
• 通过人工智能集成,PTx确认的CXR的中位报告时间减少了46% (100对186分钟,p<0.001).

结论:

• 在现实世界中,用于PTx检测的AI部署显示出强大的诊断准确性,以获得可操作的发现.
• 人工智能集成大大减少了放射科医生的报告时间,使得临床反应更快.
• 人工智能工具可以增强临床工作流程和对PTx等关键疾病的患者护理.