放射科医生与人工智能生成的初步报告的互动:一个纵向多读者研究

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 人工智能的人工智能
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 放射学工作流程越来越多地采用人工智能工具.
• 多模式人工智能为改善诊断报告提供了潜力.

研究的目的:

• 评估人工智能生成的报告在放射学工作流程中的整合.
• 评估随着时间的推移对放射科医生的效率,报告的可接受性和质量的影响.

主要方法:

• 756张胸部X射线图与人工智能生成的报告的多方阅读器研究.
• 五位放射科医生解释了图像,两位放射科医生评估了最终报告的一致性和质量.
• 分析了7个批次的阅读时间,接受率,同意率和质量得分.

主要成果:

• 放射科医生阅读时间在连续批次 (25.8s到19.3s) 上显著下降.
• 人工智能报告的可接受性增加了 (54.6%至60.2%),对于正常 (68.9%) 比异常 (52.6%) 放射图的接受性更高.
• 协议和质量评分在正常情况下是稳定的,但在异常情况下是不同的.

结论:

• 人工智能生成的报告提高了胸部X射线图的解释效率和放射科医生的接受度.
• 对异常病例的一致性和质量的变化凸显了对专家人类监督的需要.
• 人工智能集成需要仔细监控以确保诊断准确性.