丹麦研究人员近日在《放射学》杂志上发表论文说,一款已上市商用人工智能工具用于分析患者胸片时,识别异常征象的灵敏度超过99%,意味着人工智能可望帮助提高胸片诊断效率,减少放射科医生读片工作量。
X光胸片广泛应用于与心脏、肺等部位有关的疾病检查,但读片需要丰富的专业知识和经验。提高读片自动化程度,能显著提升医疗机构影像筛查和诊断效率。
2021年4月23日,在哈萨克斯坦图尔根村,医疗人员在医疗车内观看患者的胸透照片。(新华社发)
丹麦哥本哈根大学和当地几家医院参与的研究小组报告说,他们利用一款已上市商用人工智能工具分析了1529名患者的胸片,同时请3名放射科医生各自对这些胸片进行分析,并将人工智能和医师的读片结果进行比对。
结果显示,在放射科医生确定的1100份有异常征象的胸片中,人工智能工具识别出1090份。人工智能识别异常征象总体灵敏度达99.1%,识别严重异常征象灵敏度达99.8%。
研究还显示,放射科医生判断有429份胸片为正常,人工智能识别出其中120份,也就是说研究使用的全部胸片中,有7.8%可根据人工智能的判断归为正常,排除进一步诊疗的需求。研究人员表示,未来依靠人工智能可较为保险地自动筛出一定比例正常胸片,减少医生诊断工作量,但还需更大规模研究对此加以验证,以保障患者安全。
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