临床医生-人工智能合作:在心房的诊断中提高效率和可靠性的双赢解决方案
Peng Zhang1, Fan Lin2, Fei Ma3
1Britton Chance Center for Biomedical Photonics, Wuhan National Laboratory for Optoelectronics-Hubei Bioinformatics and Molecular Imaging Key Laboratory, Department of Biomedical Engineering, College of Life Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China; MoE Key Laboratory for Biomedical Photonics, Collaborative Innovation Center for Biomedical Engineering, School of Engineering Sciences, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China.
临床医生与人工智能的合作显著提高了疾病诊断的效率和可靠性. 一个新的管道使临床医生的工作量减少了76.7%,同时确保了精确的阳性心房动检测.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 临床决策支持系统 临床决策支持系统
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 完全自动的人工智能诊断面临着由于偏见和道德问题的挑战.
- 临床医生与人工智能之间的合作对于在医疗保健中可靠地实施人工智能至关重要.
- 有效的临床医生-AI协作策略尚未得到充分探索.
研究的目的:
- 提出临床医生-人工智能合作的总体管道,以提高疾病诊断效率.
- 开发一种人工智能模型,以补充临床医生的诊断弱点.
- 为了验证管道使用阳性心房动 (PAF) 检测.
主要方法:
- 一个三个阶段的管道: 1. 评估临床医生的诊断性能. 2. 2. 2. 这是一个很棒的节目. 开发人工智能来解决临床医生的弱点. 3. 3. 3. 3. 这是一件很棒的事情. 整合人工智能和临床医生进行最佳诊断.
- 使用了大规模的现实世界临床数据集 (>30,000名患者).
- 专注于24小时的霍尔特录音,用于检测阳动脉动 (PAF).
主要成果:
- 仅仅临床医生错过了PAF病例的13.7%;仅仅人工智能错误地将23.3%的非AF病例误认为是PAF.
- 临床医生-人工智能协作策略实现了对所有患者的100%正确识别.
- 临床医生的工作量减少了76.7%.
结论:
- 拟议的管道提高了疾病检测的效率和可靠性,特别是PAF.
- 这种方法弥合了人工智能开发和临床应用之间的差距.
- 促进人工智能在临床查环境中的更广泛采用.
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