放射性人工智能实验室:与临床最终用户评估放射学应用

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 医疗保健中的人工智能
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 人工智能在放射学中的广泛采用是有限的,尽管有很多欧盟的批准.
• 目前的AI评估缺乏实时放射科医生-AI交互数据.
• 需要对AI对临床工作流程的影响进行客观测量.

研究的目的:

• 建立一个放射学AI实验室,实时客观地测量AI对放射科医生的工作流的影响.
• 实施一个用户状态传感框架 (USSF) 来分析放射科医生-AI交互.
• 在工作流分析中使用非侵入性的生物识别技术.

主要方法:

• 开发了用户状态感知框架 (USSF),将交互分类为个人,交互和上下文状态.
• 建立了一个放射学AI实验室,使用眼睛跟踪,心率监测和面部表情分析.
• 进行了一项试点研究,放射科医生在标准与AI注释的PACS中解释了超低剂量CT病例.

主要成果:

• 放射学人工智能实验室成功实现,捕获生物识别数据.
• 在标准和AI注释的PACS之间没有观察到解释时间的显著差异.
• 四分之三的放射科医生在人工智能注释的工作流程中表现出眼睛跟踪指标 (例如,斜视持续时间,固定持续时间,瞳孔直径) 的显著变化.
• 心率变化和面部表情分析确定了解释过程中的关键时刻.

结论:

• 放射学AI实验室有效地实现了放射学家工作流程和AI工具影响的客观分析.
• 观察到的眼睛跟踪指标的变化表明,人工智能辅助的解释可能会导致更有效的视觉搜索策略.
• 未来的工作将扩展上下文状态感知,并调查更多支持AI的工具.