检查计算机辅助诊断系统的发展,有效性和局限性,以检测保留的外科用品:系统性审查
Hongbo Chen1, Eldan Cohen1, Myrtede Alfred1
1Department of Mechanical and Industrial Engineering, University of Toronto, Toronto, Canada.
Ergonomics
|April 10, 2025
概括
计算机辅助检测 (CAD) 系统对检测保留的手术物品 (RSI) 充满希望,但目前使用合成数据和缺乏可解释的AI的方法引起了人们对现实世界的有效性的担忧.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 医疗保健中的人工智能
- 外科手术的安全性
背景情况:
- 保留的外科设备 (RSI) 是一个重大问题,导致严重的并发症和高发病率 (高达84.32%).
- 计算机辅助检测 (CAD) 系统代表了改善RSI识别的潜在技术进步.
- 有效检测RSI对于患者的安全和减少医疗相关并发症至关重要.
研究的目的:
- 系统地审查和总结为RSI检测开发的CAD系统.
- 评估RSI现有CAD系统的发展,有效性和局限性.
- 确定在这个领域增强CAD技术的机会.
主要方法:
- 系统审查遵循系统审查和元分析 (PRISMA) 2020指南的首选报告项目.
- 从创立到2023年3月,搜索了五个电子数据库.
- 包括11项研究,这些研究开发和评估了用于识别RSI的CAD系统.
主要成果:
- 在检测RSIs方面,CAD系统表现出高灵敏度 (0.61-1) 和特异性 (0.73-1).
- 大多数研究都在CAD系统开发中使用合成射线图,这给一般化带来了挑战.
- 基于深度学习的CAD系统往往缺乏可解释的人工智能 (XAI) 以实现透明的决策.
结论:
- CAD系统显示RSI检测的潜力,但需要进一步验证与现实世界的数据.
- 在CAD开发中的改进应该集中在使用真实的患者数据和结合可解释的AI上.
- 解决普遍性和透明度是推动CAD以提高外科安全的关键.
