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

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.