AI系统通过紧急程度优先考虑X射线

放射科医生正在溺死X射线。电磁扫描占全球所有诊断成像的40%%，仅在英国，在任何特定时间估计有330,000张X射线等待一个多月的报告。

幸运的是，人工智能(AI)承诺大幅减少积压。在发表在放射学杂志上的一项 新研究中，华威大学的科学家描述了一种系统，该系统可以自动优先考虑X射线，选择急需注意的扫描。

目前没有系统和自动化的方法对胸部X光进行分类，并将那些具有重要和紧急结果的人带到报告堆的顶端，”该研究合着的Giovanni Montana在一份声明中说。

研究人员采集了470,388例成人胸部X光检查数据库，这些数据已被剥夺了识别信息和注释。标记每个X射线上可见的特定异常并将其馈送到自然语言处理系统，该系统使用它们将每个扫描分类为“关键”，“紧急”，“非紧急”或“正常”。

接下来，将X射线馈送到使用标记图像训练的计算机视觉算法中，以仅从视觉信息预测优先级 - 而不是文本。当使用一组独立的15,887张图像进行测试时，AI系统能够以“高精度”对来自正常扫描的异常X射线进行分类。

该团队的模拟显示，与当前的11.2天平均值相比，具有“关键”指定的X射线平均在2.7天内接受了放射科医师的意见。他们留待未来的工作，以更大的样本量训练系统，并部署可能提高性能的“更复杂”的算法。

“这里报告的初步结果令人兴奋，因为它们证明了AI系统可以使用非常大的常规获取放射学数据库进行成功培训，”Montana博士说。“通过进一步的临床验证，该技术有望通过检测所有正常检查来大幅减少放射科医师的工作量，从而可以将更多时间花在需要更多关注的人身上。”

它不是第一个可以识别胸部X光异常的AI系统，值得注意。

Qure.ai是一家总部位于孟买的AI医疗保健创业公司，去年在欧洲获得了qXR的CE认证，这是一种胸部X光产品，可以识别15种最常见的胸部X光异常。在本月早些时候发表在“ 自然生物医学工程 ”杂志上的一篇论文中，波士顿马萨诸塞州综合医院的研究人员描述了一种深度学习算法，可以高精度地检测急性脑内出血或ICH。

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