华威大学(University of Warwick)领导的一项新研究发现,人工智能可以像医生一样或更准确地分析X射线和诊断医疗问题。
人工智能已经接受了来自150多万名患者的280万张历史胸部X光片的训练,扫描了37种可能的情况的X光片。
在37种情况中,有35种(94%)拍摄X光片时,它与医生的分析一样准确或更准确。
人工智能软件可以在拍摄X射线后立即扫描X射线,以发现可能的情况,并标记任何异常情况。然后,它将给出每个异常存在的百分比几率。人工智能还了解不同情况的严重性,并相应地向医生标记更紧急的情况。
为了验证人工智能的准确性,一组高级放射科医生对它分析的1,400多张X射线样本进行了交叉检查,他们将人工智能的诊断与当时放射科医生的历史诊断进行了比较。
人工智能是华威大学、伦敦国王学院和几个NHS网站之间的合作,由惠康信托创新者奖资助。该程序还使用大型语言模型来理解临床医生撰写的历史报告——与其他人工智能程序(如 ChatGPT)使用的底层技术相同。
华威大学数据科学教授、主要作者Giovanni Montana博士建议,人工智能工具既可以用作放射科医生的筛查工具,也可以提供“最终的第二意见”,避免人为偏见。
Montana博士评论说:“这个项目已经过数百万次X光片的训练,非常准确。它消除了不可避免的人为错误和偏见的因素。如果患者因心脏问题被转诊进行 X 光检查,医生将不可避免地将注意力集中在心脏而不是肺部。
“这是完全可以理解的,但在其他领域存在未被发现的问题的风险。这个人工智能消除了人类的偏见——这是最终的第二意见”。
合著者、伦敦国王学院(King's College London)的Vicky Goh教授、英国皇家放射科医师学会(Royal Society of Radicos)学术委员会主席评论说:“目前我们在NHS中可用的人工智能项目范围有限。像这样的综合人工智能项目将成为医学的未来,人工智能将充当忙碌医生的副驾驶。
“由于英国放射科医生严重短缺,这样的计划将促进口译并减少诊断和治疗的延误”。
还有一种可能性是,人工智能可以查看没有发现异常的X射线,这大约是所有异常的一半,并以可以提高NHS效率的方式向医生标记。通过允许人工智能在没有发现异常的情况下清除X射线,放射科医生将有更多时间专注于具有挑战性和更关键的测试。
英国皇家放射科医师学院最近的一项民意调查发现,在97%的英国癌症治疗中心,放射科医生的短缺导致等待时间更长,治疗延迟。
这款名为 X-Raydar 的 AI 软件旨在帮助减少医生的工作量并减少延误。值得一提的是,该研究小组已将整个软件开源用于非商业用途,以加快该领域的研究发展步伐。
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