研究发现人工智能精确检测骨折在x射线

急诊室和紧急护理诊所通常忙,病人常常需要等待数小时后,他们可以看到,评估并接受治疗。等待x射线由放射科医生有助于解释这漫长的等待时间,因为放射科医生经常阅读x射线对大量的病人。

一项新的研究发现,人工智能(AI)可以帮助医生在解释x射线在受伤后和疑似骨折。

“我们的人工智能算法可以快速和自动检测阳性的x射线骨折和标记这些研究系统,放射科医生可以优先考虑阅读x射线与积极的骨折。该系统还突显出感兴趣的区域与边界框周围骨折被怀疑的地方。这可能有助于减少等待时间的医院或诊所访问病人可以得到一个积极的诊断骨折之前,“解释相应的阿里Guermazi,医学博士,博士,首席波士顿医疗保健系统的放射学和放射学与医学教授波士顿大学医学院(BUSM)。

代表24%的有害裂缝解释错误诊断错误出现在急诊室。此外,矛盾在影像学诊断骨折更常见的晚上,一夜之间小时(下午5点至3点),可能与非专业阅读和疲劳有关。

人工智能算法(AI BoneView)培训大量的x射线从多个机构检测四肢骨折,骨盆、躯干、腰脊柱和肋骨。人类专家读者(肌肉骨骼放射科医生,subspecialized放射学医生接受培训关注阅读后骨x射线)定义了黄金标准的性能相比,本研究和人类读者和没有AI的帮助。

各种各样的读者被用来模拟真实的生活场景,包括放射科医生,整形外科医生急诊医师,医师助理、专家和家庭医生,他们读x射线诊断骨折病人真正的临床实践。每个读者的骨折诊断的准确性,有或没有AI援助,比较反对金本位制。他们还评估了AI的诊断性能对金本位制。AI援助错过骨折减少了29%,增加了读者的敏感性16%,和30%考试超过1断裂,同时提高特异性5%。

Guermazi认为人工智能可以是一个强大的工具来帮助放射科医生和其他医生提高诊断性能和提高效率,而潜在的改善病人体验在医院或诊所访问。“我们的研究是集中在骨折诊断,但类似的概念也适用于其他疾病和紊乱。我们正在进行的研究兴趣是如何最好地利用人工智能来帮助人类卫生保健提供者改善病人护理,而不是让AI取代人类的卫生保健提供者。我们的研究显示这样一个例子,”他补充道。

这些研究结果在线发表于《华尔街日报》放射学。