Nedavna obsežna študija, objavljena 12. julija, je pokazala, da umetna inteligenca (AI) obeta zmanjšanje delovne obremenitve radiologov v ambulantnih ustanovah, zlasti pri analizi rentgenskih slik prsnega koša. Študijo, ki so jo izvedli znanstveniki iz podjetja Siemens Healthineers, je vključevala testiranje algoritma na rentgenskih slikah več kot 14. 000 pacientov v centru za slikanje Zwanger-Pesiri Radiology LLP na severovzhodu ZDA. Algoritem, imenovan "AI NAD Analyzer, " je bil sposoben pravilno razvrstiti primere brez zaznavnih ugotovitev s senzitivnostjo 29% in uspešnostjo skoraj 21%. Njegova specifičnost, oziroma zmožnost razlikovanja slik z boleznijo od tistih brez nje, je bila približno 99% s stopnjo zgrešenih primerov le 0, 3%.

AI sistem ni spregledal nobenih ključnih ugotovitev in je pomembne ugotovitve zgrešil le v 0, 06% primerov. Avtorji študije so opozorili, da bi AI lahko v ambulantni populaciji identificiral 20% rentgenskih slik prsnega koša kot tiste brez zaznavnih bolezni, kar bi lahko omogočilo poenostavljen postopek pregleda, izboljšanje učinkovitosti in zmanjšanje dnevne obremenitve radiologov. Raziskovalci so poudarili tudi pomen integracije delovnega toka in previdnost pred morebitnimi pristranskostmi, ki jih povzročijo nepravilni AI rezultati. Predlagali so, da bi prihodnje različice sistema lahko združile AI NAD Analyzer z drugimi AI sistemi za ustvarjanje bolj celovitega sistema podpornih odločitev. Za prebiranje celotne študije kliknite na priloženo povezavo.