Ուսումնասիրություն. ԱԲ նվազեցնում է ռադիոլոգների աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը կրծքի ռենտգենյան նկարների վերլուծության մեջ
Brief news summary
Siemens Healthineers իրականացրել է արհեստական բանականության (ԱԲ) օգտագործման ուսումնասիրություն՝ գնահատելու ռադիոլոգների աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը անբուժական պայմաններում: Ալգորիթմը փորձարկվել է ավելի քան 14,000 հիվանդի վերագրված ռադիոգրամներում՝ ցուցադրելով խոստումնալից արդյունքներ: ԱԲ համակարգը ճշգրիտ դասակարգել է 'անշմսնական' դեպքերը 29% զգայունությամբ և գրեթե 21% արդյունքով: Այն ունեցել է մոտ 99% մասնագիտականություն՝ միայն 0.3% բացակայության տեմպով: Խիստ եզրակացությունները հազվադեպ են վրիպել, ընդամենը 0.06% դեպքերում: Հետազոտողները շեշտել են, որ ԱԲ համակարգը կարող է օգնել ճանաչելու գործողության ենթակա հիվանդություն չպարունակող կրծքի ռենտգենյան պատկերները, սակայն ռադիոլոգի վերանայումը դեռ կենսական է: Նրանք առաջարկում են օգտագործել ԱԲ համակարգի արդյունքները՝ առաջնահերթ կարևոր դեպքերն ու հոսքագծերը առաջնահերթաբար կազմակերպելու համար: Բացի այդ, այս ԱԲ համակարգի համակցության հետ այլ համակարգերի շառավիղը կարող է ուժեղացնել որոշման աջակցությունը: Հետազոտողները ավարտել են շեշտելով աշխատանքային հոսքերի ինտեգրացիայի և շարունակական որակի վերահսկման կարևորությունը ԱԲ համակարգի օպտիմալ աշխատանքի համար:Հուլիսի 12-ին հրապարակված վերջին համապարփակ ուսումնասիրությունը պարզել է, որ արհեստական բանականությունը (ԱԲ) ցույց է տալիս խոստում, որպես միջոց, ռադիոլոգների աշխատանքային ծանրաբեռնվածության նվազեցման համար անբուժական պայմաններում, մասնավորապես՝ կրծքի ռենտգենյան նկարների վերլուծության մեջ: Ուսումնասիրությունը, որը կատարվել է Siemens Healthineers-ի գիտնականների կողմից, ներառնում է ալգորիթմի փորձարկում ռադիոգրամներ ավելի քան 14, 000 հիվանդների կողմից, որոնք այցելել են Zwanger-Pesiri Radiology LLP՝ բոլորովին հիվանդատանելի պատկերացումների կենտրոնը ԱՄՆ-ի հյուսիսարևելքում: Ալգորիթմը, որը կոչվում է 'AI NAD Analyzer', կարողացավ ճիշտ դասակարգել դեպքերը, որտեղ գործողության ենթակա եզրակացություններ չկային՝ 29% զգայունությամբ և գրեթե 21% արդյունքով: Դրա մասնագիտականությունը, կամ կարողությունը տարբերելու հիվանդի պատկերները ոչ՝ առողջ պատկերներից, էր մոտավորապես 99%, միայն 0. 3% դեպքերի բացակայության տեմպով: ԱԲ համակարգը չի վրիպել որևէ կարևոր եզրակացություն և կորցրել է նշանակալի եզրակացությունները միայն 0. 06% դեպքերում: Ուսումնասիրության հեղինակները նշել են, որ անբուժական բնակչության մեջ ԱԲ կարող է ճանաչել կրծքի ռենտգենյան նկարների 20%-ը որպես ոչ գործողության ենթակա հիվանդություն պարունակող, որը հնարավոր է թույլ տա հոսքագծային ընթերցման ժամը, բարելավելով արդյունավետությունը և նվազեցնելով ռադիոլոգների աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը: Հետազոտողները նկատել են աշխատանքային հոսքերություն ինտեգրացիայի կարևորությունը և զգուշավորությունը չաարկույթ ունեցող ԱԲ արդյունքների հետևանքով լինել հավանական կողմնակալությունների դեմ: Նրանք առաջարկում են, որ այս համակարգի ապագա շառավիղները կարող են համակցել ԱԲ NAD Analyzer-ի այլ ԱԲ համակարգերին՝ ստեղծելով ավելի համապարփակ որոշման աջակցության համակարգ: Լիովին ուսումնասիրությունը կարդալու համար սեղմեք տրամադրված հղումը:
Watch video about
Ուսումնասիրություն. ԱԲ նվազեցնում է ռադիոլոգների աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը կրծքի ռենտգենյան նկարների վերլուծության մեջ
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
