人工智能选对放射科医生报告的影响 周转时间:现实世界时间节省和模型预测的洞察力

科学领域:

• 放射学 放射学是指放射学
• 人工智能的人工智能
• 医疗保健信息学 医疗保健信息学

背景情况:

• 肺栓塞 (PE) 诊断依赖于对胸部CT肺血管造影 (CTPA) 的及时解释.
• 人工智能 (AI) 选设备有可能加速诊断工作流程.
• 量化人工智能对报告周转时间 (TAT) 的影响需要考虑临床工作流程参数.

研究的目的:

• 量化工作流参数对TAT报告中节省时间的影响.
• 评估人工智能分类设备在CTPA检查中优先检测PE的有效性.
• 评估人工智能部署对放射科医生工作流程的影响,并报告周转时间.

主要方法:

• 追溯分析了11,252个成年CTPA检查,比较了AI前和AI后的时间.
• 在工作时间和工作时间以外的队列之间对PE阳性检查的TAT的比较.
• 利用结合PACS数据 (到达间隔时间,阅读时间) 的计算模型来预测AI对工作流的影响.

主要成果:

• 在AI后的实施中,工作小时TAT从68.9分钟大幅减少到46.7分钟 (22.2分钟的节省,P = .004).
• 工作时间以外的TAT显示最小的变化 (44.8到42.0分钟),没有统计学上显著的时间节省 (P = .345).
• 观察到的时间节约与模型预测在工作时间和工作时间以外的场景密切一致.

结论:

• 临床工作流的考虑对于准确评估AI对报告TAT的影响至关重要.
• 人工智能分类设备显示出在高峰时段提高诊断成像效率的巨大潜力.
• 进一步的研究可能会探索优化人工智能实施,以最大限度地发挥不同临床环境和时间的好处.