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丹麥研究人員近日在《放射學(xué)》雜志上發(fā)表論文說，一款已上市商用人工智能工具用于分析患者胸片時(shí)，識別異常征象的靈敏度超過99%，意味著人工智能可望幫助提高胸片診斷效率，減少放射科醫(yī)生讀片工作量。
X光胸片廣泛應(yīng)用于與心臟、肺等部位有關(guān)的疾病檢查，但讀片需要豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)。提高讀片自動化程度，能顯著提升醫(yī)療機(jī)構(gòu)影像篩查和診斷效率。
2021年4月23日，在哈薩克斯坦圖爾根村，醫(yī)療人員在醫(yī)療車內(nèi)觀看患者的胸透照片。（新華社發(fā)）
丹麥哥本哈根大學(xué)和當(dāng)?shù)貛准裔t(yī)院參與的研究小組報(bào)告說，他們利用一款已上市商用人工智能工具分析了1529名患者的胸片，同時(shí)請3名放射科醫(yī)生各自對這些胸片進(jìn)行分析，并將人工智能和醫(yī)師的讀片結(jié)果進(jìn)行比對。
結(jié)果顯示，在放射科醫(yī)生確定的1100份有異常征象的胸片中，人工智能工具識別出1090份。人工智能識別異常征象總體靈敏度達(dá)99.1%，識別嚴(yán)重異常征象靈敏度達(dá)99.8%。
研究還顯示，放射科醫(yī)生判斷有429份胸片為正常，人工智能識別出其中120份，也就是說研究使用的全部胸片中，有7.8%可根據(jù)人工智能的判斷歸為正常，排除進(jìn)一步診療的需求。研究人員表示，未來依靠人工智能可較為保險(xiǎn)地自動篩出一定比例正常胸片，減少醫(yī)生診斷工作量，但還需更大規(guī)模研究對此加以驗(yàn)證，以保障患者安全。
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