2022. 01. 07. - 08:02

Mesterséges intelligencia azonosíthatja a töréseket a röntgenfelvételeken

Mesterséges intelligencia azonosíthatja a töréseket a röntgenfelvételeken
Kutatók egy olyan mesterséges intelligencia alapú algoritmust fejlesztenek ki, amelyek segítik a klinikusokat a törések kiszűrésében a röntgenfelvételek használatával.

A Boston University School of Medicine kutatóinak tanulmánya szerint a mesterséges intelligencia segíthet a kórházi dolgozóknak abban, hogy felismerjék a töréseket a röntgenfelvételeken.

"A mesterséges intelligencia alapú algoritmusunk gyorsan és automatikusan képes felismerni a törések szempontjából pozitív röntgenfelvételeket, és megjelölni ezeket a rendszerben, hogy a radiológusok prioritást adhassanak a törésekkel rendelkező röntgenfelvételek olvasásának" - mondta a VA Boston Healthcare System radiológiai főorvosa és a BUSM radiológia és orvostudomány professzora, Dr. Ali Guermazi, PhD egy sajtóközleményben.

A kutatók szerint a törések értelmezési hibái a sürgősségi osztályon észlelt diagnosztikai problémák mintegy 24 százalékát teszik ki. Ráadásul a törések radiológiai diagnózisának következetlenségei az esti és éjszakai órákban gyakoribbak.

Pontosabban ismerhető fel a csonttörés a mesterséges intelligenciának köszönhetően
Pontosabban ismerhető fel a csonttörés a mesterséges intelligenciának köszönhetően

A mesterséges intelligencia algoritmust több intézményből származó nagy röntgenadathalmazon képezték ki a végtag-, medence-, torzó-, ágyéki gerinc- és bordaközi törések azonosítására. A vizsgálatban szakértő emberi elemzők határozták meg az arany standardot, és összehasonlították a saját teljesítményüket mesterséges intelligencia segítségével és anélkül.

Különböző elemzők, köztük radiológusok, ortopédsebészek, sürgősségi orvosok, orvosasszisztensek, reumatológusok és háziorvosok segítségével szimulálták a valós forgatókönyveket.

Az MI segítségével 29 százalékkal csökkent a nem észlelt törések száma, s a mesterséges intelligencia 16 százalékkal növelte az elemzők pontosságát, valamint 30 százalékkal jobb eredményt produkált az egynél több törést tartalmazó vizsgálatok esetében, miközben a specificitás 5 százalékkal javult.

Guermazi szerint az MI hatékony eszköz lehet a radiológusok és más orvosok támogatására a diagnosztikai teljesítmény javításában és a hatékonyság növelésében. Emellett a technológia képes javítani a kórházi vagy klinikai betegélményt is.

"Tanulmányunk a törések diagnózisára összpontosított, de hasonló koncepció más betegségekre és rendellenességekre is alkalmazható. Folyamatos kutatási érdeklődésünk arra irányul, hogy miként lehet a legjobban felhasználni a mesterséges intelligenciát az emberi egészségügyi szolgáltatók segítésére a betegellátás javítása érdekében, ahelyett, hogy a mesterséges intelligencia helyettesítené az emberi egészségügyi szolgáltatókat" - tette hozzá Guermazi.

V.V.

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.
hungarospa_logo_kicsi
gyulai_vafurdo

profight_banner.