უახლესი მასშტაბური კვლევა, რომელიც გამოქვეყნდა 12 ივლისს, აჩვენებს, რომ ხელოვნური ინტელექტი (AI) პერსპექტივას ახდენს რადიოლოგების ტვირთის შემცირებაში გარე პირობებში, კერძოდ, ჩესტის რენტგენის ანალიზში. კვლევა ჩატარდა Siemens Healthineers-ის მეცნიერთა მიერ და მოიცავს ალგორითმზე ტესტირებას Zwanger-Pesiri Radiology LLP-ის გარე გამოსახვის ცენტრში ჩრდილო-აღმოსავლეთის აშშ-ში 14, 000-ზე მეტი პაციენტის რენტგენოფოტოებზე. ამ ალგორითმს ეწოდება 'AI NAD Analyzer', რომელიც აზნეს დამუშავების გარეშე სიმტკიციანობის 29% და გამოსავლის თითქმის 21% ქონდა. მისი სპეციფიკურობა, ანუ დაავადების სურათების გარჩევის უნარი დაავადების გარეშე სურათებისგან, იყო დაახლოებით 99%, შემთხვევათა მხოლოდ 0. 3% გამოტოვების მაჩვენებლით. AI სისტემამ არ დააიგნორა არანაირი კრიტიკული ნაუმობი და გამოტოვა მნიშვნელობით მნიშვნელოვანი ნაუმობი მხოლოდ შემთხვევათა 0. 06%-ში.

კვლევის ავტორებმა აღნიშნეს, რომ გარე პაციენტთა პოპულაციაში, AI-ს შეიძლება გამოცნობა 20%-ის ჩესტის რენტგენოფოტოს არაფერს ნიშნავდი დაავადებას, რაც შეიძლება მოიცავდეს საშუალების თანამდებობის გაუმჯობესებისა და რადიოლოგების ყოველდღიური ტვირთის შემცირების საშუალებას. მკვლევარებმა აგრეთვე გაამახვილეს ყურადღება პროცედურათა ინტეგრაციის მნიშვნელობასა და შესაძლო მიკერძოებების წინააღმდეგ სიფრთხილისკენ, რომლებიც შეიძლება გამოიწვიოს არასწორმა AI შედეგებმა. მათ სთავაზობენ, რომ მომავალი თაობის სისტემა შეიძლება დააკავშიროს 'AI NAD Analyzer' სხვა AI სისტემებთან, უფრო ფართო გადაწყვეტილების მხარდაჭერის სისტემის შექმნისთვის. საცნობარ გამოცემაზე წასაკითხად დააწკაპუნეთ მითითებულ ბმულზე.