AI reduserer radiologers arbeidsbelastning i analyse av røntgenbilder av brystet: Studie
Brief news summary
Siemens Healthineers gjennomførte en studie ved bruk av kunstig intelligens (AI) for å vurdere innvirkningen på radiologers arbeidsbelastning i polikliniske innstillinger. Algoritmen ble testet på over 14 000 pasient-røntgenbilder og viste lovende resultater. AI-systemet klassifiserte nøyaktig 'ubetydelige' tilfeller med en sensitivitet på 29 % og en treffprosent på nesten 21 %. Den hadde en spesifisitet på nesten 99 % med bare 0,3 % feilmarginal. Kritiske funn ble sjelden oversett, og skjedde bare i 0,06 % av tilfellene. Forskerne understreket at mens AI-systemet kunne hjelpe med å identifisere bryst-røntgenbilder uten handlingspliktige sykdommer, er radiologenes vurdering fortsatt avgjørende. De foreslår å bruke AI-systemets resultater for å prioritere hastecaser og strømlinje arbeidsflyter. I tillegg kunne kombinasjonen av dette AI-systemet med andre forbedre beslutningsstøtten. Forskerne konkluderte med å fremheve viktigheten av arbeidsflytintegrasjon og kontinuerlig kvalitetskontroll for optimal AI-systemytelse.En nylig storskala studie publisert 12. juli fant at kunstig intelligens (AI) viser løfte om å redusere arbeidsbelastningen til radiologer i polikliniske innstillinger, spesielt i analysen av røntgenbilder av brystet. Studien, utført av forskere fra Siemens Healthineers, involverte testing av en algoritme på røntgenbilder fra over 14 000 pasienter ved Zwanger-Pesiri Radiology LLP, et poliklinisk bildesenter i nordøst-USA. Algoritmen, kalt 'AI NAD Analyzer', var i stand til å korrekt klassifisere tilfeller uten handlingspliktige funn med en sensitivitet på 29 % og en treffprosent på nesten 21 %. Dens spesifisitet, eller evne til å skille bilder med sykdom fra de uten, var omtrent 99 %, med en feilmarginal på bare 0, 3 % tilfeller.
AI-systemet overså ingen kritiske funn og savnet betydelige funn i bare 0, 06 % av tilfellene. Forfatterne av studien bemerket at i en poliklinisk populasjon kunne AI identifisere 20 % av bryst-røntgenbilder som inneholdt ingen handlingspliktige sykdom, noe som potensielt kunne tillate en mer strømlinjeformet leseprotokoll, forbedre effektiviteten og redusere daglig arbeidsbelastning for radiologer. Forskerne understreket også viktigheten av arbeidsflytintegrasjon og advarte mot potensielle skjevheter forårsaket av feil AI-resultater. De foreslo at fremtidige iterasjoner av systemet kunne kombinere AI NAD Analyzer med andre AI-systemer for å skape et mer omfattende beslutningsstøttesystem. For å lese hele studien, klikk på lenken som er oppgitt.
Watch video about
AI reduserer radiologers arbeidsbelastning i analyse av røntgenbilder av brystet: Studie
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
