澳大利亞國家科學機構 CSIRO 的新研究確定了使用 X 射線改進人工智能 (AI) 心臟和肺部疾病診斷的方法。
在最近發(fā)表在《醫(yī)學人工智能》雜志上的一篇論文中，CSIRO 澳大利亞電子健康研究中心 (AEHRC) 的科學家比較了不同的人工智能模型，以更好地理解自動胸部 X 射線解讀和識別的診斷準確性并確定改進。報告。
CSIRO 研究科學家、該論文的主要作者 Aaron Nicolson 博士表示，更好地理解最佳模型將提高使用人工智能診斷 X 射線圖像的準確性。
尼科爾森博士說：“人工智能有潛力改善衛(wèi)生服務，特別是通過減輕當前非自動化實踐的負擔和工作量來更好地支持衛(wèi)生專業(yè)人員。”
“自動生成 X 射線報告可以減少臨床醫(yī)生的倦怠，并為他們提供更強大的患者護理創(chuàng)造空間。這項研究表明了未來更好地支持臨床醫(yī)生的潛力。”
當前的人工智能X射線報告生成方法使用“編碼器”來讀取胸部X射線圖像，并使用“解碼器”來生成報告。到目前為止，還沒有研究哪種編碼器和解碼器最適合自動生成胸部 X 射線報告。
此外，還可以遷移從一項任務中學到的知識，例如對自然圖像進行分類或生成維基百科文章，以改進手頭的任務。在這種情況下——自動報告。這種方法被稱為“熱啟動”人工智能模型。
CSIRO AEHRC 的成像團隊首次測試了不同的編碼器和解碼器，以及熱啟動胸部 X 射線報告生成任務的不同任務的有效性。
研究結果表明，編碼器和解碼器的最佳組合以及熱啟動方法的使用使自動圖像報告的準確性相對提高了 26.9%。通過與人類放射科醫(yī)生的報告進行比較來進行評估。
維多利亞莫納什醫(yī)學院的放射科醫(yī)生 Doug Anderson 博士說：“臨床醫(yī)生倦怠是精神疾病的一個危險因素，由于工作量大和臨床文件要求高，在放射科醫(yī)生中尤其普遍。
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