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研究發(fā)現(xiàn)許多放射技師不確定智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何解釋 X 射線

導(dǎo)讀 一項(xiàng)新的研究表明,許多英國放射技師對新的智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何診斷在 X 射線、MRI 和 CT 掃描等掃描中發(fā)現(xiàn)的問題的理解有限。人工智能

一項(xiàng)新的研究表明,許多英國放射技師對新的智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何診斷在 X 射線、MRI 和 CT 掃描等掃描中發(fā)現(xiàn)的問題的理解有限。“人工智能 (AI) 即將被更廣泛地引入 X 射線科室。這項(xiàng)研究表明,我們需要對放射技師進(jìn)行教育,以便他們能夠確定診斷,并知道如何與患者討論人工智能在放射學(xué)中的作用和其他醫(yī)療保健從業(yè)者,”首席研究員克萊爾·雷尼 (Clare Rainey) 說。

放射技師是患者在掃描時會見的專家。他們接受過培訓(xùn),能夠識別在醫(yī)學(xué)掃描中發(fā)現(xiàn)的各種問題,例如骨折、關(guān)節(jié)問題和腫瘤,并且傳統(tǒng)上被認(rèn)為是彌合患者與技術(shù)之間的差距。全國嚴(yán)重缺乏放射技師和放射科醫(yī)生,NHS 即將引入人工智能系統(tǒng)來幫助診斷?,F(xiàn)在,在利物浦舉行的英國影像和腫瘤學(xué)會議上發(fā)表的一項(xiàng)研究(同時發(fā)表了同行評審的出版物——見下文)表明,盡管人工智能系統(tǒng)的開發(fā)人員報告了令人印象深刻的表現(xiàn),但許多放射技師不確定這些新的智能系統(tǒng)是如何工作的。

來自阿爾斯特大學(xué)的 Clare Rainey 和 Sonyia McFadden 博士調(diào)查了報告放射技師對 AI 工作原理的理解(“報告放射技師”提供 X 射線圖像的正式報告)。在接受調(diào)查的 86 位放射技師中,53 位 (62%) 表示他們對 AI 系統(tǒng)如何做出決定充滿信心。然而,只有不到三分之一的受訪者有信心將人工智能決策傳達(dá)給利益相關(guān)者,包括患者、護(hù)理人員和其他醫(yī)療保健從業(yè)者。

該研究還發(fā)現(xiàn),如果人工智能證實(shí)了他們的診斷,那么 57% 的受訪者會對這一發(fā)現(xiàn)更有信心,但是,如果人工智能不同意他們的意見,那么 70% 的受訪者會尋求額外的意見。

Clare Rainey 說:“這項(xiàng)調(diào)查突出了英國報告放射技師對用于圖像解釋的人工智能的看法的問題。毫無疑問,人工智能的引入代表了一個真正的進(jìn)步,但這表明我們需要資源來進(jìn)行放射學(xué)教育,以確保“我們可以充分利用這項(xiàng)技術(shù)?;颊咝枰獙Ψ派淇漆t(yī)生或放射技師如何得出意見有信心。”

現(xiàn)代形式的人工智能,即基于計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)隨著它們的運(yùn)行而學(xué)習(xí),出現(xiàn)在日常生活的許多地方,從工廠中的自學(xué)機(jī)器人到自動駕駛汽車和自動著陸飛機(jī)。現(xiàn)在 NHS 正準(zhǔn)備將這些學(xué)習(xí)系統(tǒng)引入他們的成像服務(wù),例如 X 射線和 MRI。預(yù)計(jì)這些計(jì)算機(jī)化系統(tǒng)不會取代熟練放射技師的最終判斷,但它們可能會就 X 射線檢查結(jié)果提供高水平的第一或第二意見。這將有助于減少診斷和治療所需的時間,并為人類決策提供“安全帶和支撐”支持。

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