X光胸片廣泛應用於與心臟、肺等部位有關的疾病檢查,但讀片需要豐富的專業知識和經驗。提高讀片自動化程度,能顯著提升醫療機構影像篩查和診斷效率。
丹麥哥本哈根大學和當地幾家醫院參與的研究小組報告說,他們利用一款已上市商用人工智慧工具分析了1529名患者的胸片,同時請3名放射科醫生各自對這些胸片進行分析,並將人工智慧和醫師的讀片結果進行比對。
結果顯示,在放射科醫生確定的1100份有異常徵象的胸片中,人工智慧工具識別出1090份。人工智慧識別異常徵象總體靈敏度達99.1%,識別嚴重異常徵象靈敏度達99.8%。
研究還顯示,放射科醫生判斷有429份胸片為正常,人工智慧識別出其中120份,也就是說研究使用的全部胸片中,有7.8%可根據人工智慧的判斷歸為正常,排除進一步診療的需求。研究人員表示,未來依靠人工智慧可較為保險地自動篩出一定比例正常胸片,減少醫生診斷工作量,但還需更大規模研究對此加以驗證,以保障患者安全。
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