英國華威大學：“終極第二意見”：人工智能在分析X射線方面與醫(yī)生一樣出色，顯示新研究
華威大學(University of Warwick)領(lǐng)導(dǎo)的一項新研究發(fā)現(xiàn)，人工智能可以像醫(yī)生一樣或更準確地分析X射線和診斷醫(yī)療問題。
人工智能已經(jīng)接受了來自150多萬名患者的280萬張歷史胸部X光片的訓練，掃描了37種可能的情況的X光片。
在37種情況中，有35種(94%)拍攝X光片時，它與醫(yī)生的分析一樣準確或更準確。
人工智能軟件可以在拍攝X射線后立即掃描X射線，以發(fā)現(xiàn)可能的情況，并標記任何異常情況。然后，它將給出每個異常存在的百分比幾率。人工智能還了解不同情況的嚴重性，并相應(yīng)地向醫(yī)生標記更緊急的情況。
為了驗證人工智能的準確性，一組高級放射科醫(yī)生對它分析的1,400多張X射線樣本進行了交叉檢查，他們將人工智能的診斷與當時放射科醫(yī)生的歷史診斷進行了比較。
人工智能是華威大學、倫敦國王學院和幾個NHS網(wǎng)站之間的合作，由惠康信托創(chuàng)新者獎資助。該程序還使用大型語言模型來理解臨床醫(yī)生撰寫的歷史報告——與其他人工智能程序(如 ChatGPT)使用的底層技術(shù)相同。
華威大學數(shù)據(jù)科學教授、主要作者Giovanni Montana博士建議，人工智能工具既可以用作放射科醫(yī)生的篩查工具，也可以提供“最終的第二意見”，避免人為偏見。
Montana博士評論說：“這個項目已經(jīng)過數(shù)百萬次X光片的訓練，非常準確。它消除了不可避免的人為錯誤和偏見的因素。如果患者因心臟問題被轉(zhuǎn)診進行 X 光檢查，醫(yī)生將不可避免地將注意力集中在心臟而不是肺部。
“這是完全可以理解的，但在其他領(lǐng)域存在未被發(fā)現(xiàn)的問題的風險。這個人工智能消除了人類的偏見——這是最終的第二意見”。
合著者、倫敦國王學院(King's College London)的Vicky Goh教授、英國皇家放射科醫(yī)師學會(Royal Society of Radicos)學術(shù)委員會主席評論說：“目前我們在NHS中可用的人工智能項目范圍有限。像這樣的綜合人工智能項目將成為醫(yī)學的未來，人工智能將充當忙碌醫(yī)生的副駕駛。
“由于英國放射科醫(yī)生嚴重短缺，這樣的計劃將促進口譯并減少診斷和治療的延誤”。
還有一種可能性是，人工智能可以查看沒有發(fā)現(xiàn)異常的X射線，這大約是所有異常的一半，并以可以提高NHS效率的方式向醫(yī)生標記。通過允許人工智能在沒有發(fā)現(xiàn)異常的情況下清除X射線，放射科醫(yī)生將有更多時間專注于具有挑戰(zhàn)性和更關(guān)鍵的測試。
英國皇家放射科醫(yī)師學院最近的一項民意調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在97%的英國癌癥治療中心，放射科醫(yī)生的短缺導(dǎo)致等待時間更長，治療延遲。
這款名為 X-Raydar 的 AI 軟件旨在幫助減少醫(yī)生的工作量并減少延誤。值得一提的是，該研究小組已將整個軟件開源用于非商業(yè)用途，以加快該領(lǐng)域的研究發(fā)展步伐。
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