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丹麥研究人員近日在《放射學》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，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光胸片廣泛應用于與心臟、肺等部位有關的疾病檢查，但讀片需要豐富的專業(yè)知識和經驗。提高讀片自動化程度，能顯著提升醫(yī)療機構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)療車內觀看患者的胸透照片。（新華社發(fā)）
丹麥哥本哈根大學和當?shù)貛准裔t(yī)院參與的研究小組報告說，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，同時請3名放射科醫(yī)生各自對這些胸片進行分析，并將人工智能和醫(yī)師的讀片結果進行比對。
結果顯示，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99.1%，識別嚴重異常征象靈敏度達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)模研究對此加以驗證，以保障患者安全。
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