Uno strumento AI per analizzare le radiografie del torace scansionate

Alcuni ricercatori danesi hanno testato uno strumento di intelligenza artificiale che può aiutare a diagnosticare le radiografie del torace. L’attenzione si è concentrata principalmente sull’eliminazione delle diagnosi senza aumentare il numero di errori critici. Il gruppo di ricerca voleva sapere se la qualità degli errori commessi dall’intelligenza artificiale e dai radiologi fosse diversa e se gli errori dell’intelligenza artificiale fossero, in media, oggettivamente peggiori degli errori umani.

Strumento di intelligenza artificiale per ricerca Sono pre-regolati per generare quella che viene chiamata “probabilità di prominenza” per le radiografie del torace. Questo è stato poi utilizzato per calcolare la specificità (una misura della capacità di un test medico di identificare correttamente le persone senza malattie) a diverse sensibilità dell’IA.

Strumento di intelligenza artificiale per la patologia

I ricercatori volevano stimare la percentuale di radiografie del torace insignificanti in cui l’intelligenza artificiale poteva escludere correttamente le malattie senza aumentare gli errori diagnostici. Lo studio danese ha scoperto che lo strumento di intelligenza artificiale era efficace nell’escludere la patologia e che i tassi di errore critici per le radiografie del torace erano uguali o inferiori a quelli dei radiologi. I risultati dello studio sono recenti pubblicato In radiologia.

“Noi, insieme ad altri ricercatori, siamo stati in precedenza in grado di dimostrare che gli strumenti di intelligenza artificiale sono in grado di escludere patologie nelle radiografie del torace con elevata affidabilità e quindi fornire un rapporto normale indipendente senza l’intervento di un radiologo umano molto pochi Petto anormale

Controllo da parte dei radiologi

Due radiologi toracici, ignari dell’output dell’IA, hanno descritto le radiografie del torace come “notevoli” o “non significative” sulla base di risultati insignificanti prespecificati. Le radiografie del torace senza risultati dal referto dell’IA e/o della radiologia sono state classificate come critiche, clinicamente importanti o clinicamente insignificanti da uno dei radiologi del torace, senza sapere chi ha commesso l’errore (umano o AI).

Lo standard di riferimento ha classificato 1.231 radiografie del torace su 1.961 (62,8%) come notevoli e 730 su 1.961 (37,2%) come non rilevanti. Lo strumento AI ha escluso correttamente la patologia nel 24,5%-52,7% delle radiografie del torace insignificanti con una sensibilità del 98% o superiore, con tassi di errore critici inferiori a quelli riscontrati nei referti radiologici che accompagnano le immagini.

È sorprendente che gli errori dell’intelligenza artificiale fossero in media più significativi dal punto di vista clinico per il paziente rispetto agli errori del radiologo. “Ciò è probabile perché i radiologi interpretano i risultati in base allo scenario clinico. Pertanto, quando l’intelligenza artificiale mira a fornire un rapporto normale automatizzato, deve essere più sensibile dei radiologi per evitare di abbassare lo standard di cura durante l’implementazione”. Plessner ha affermato: “Questa scoperta è generalmente interessante anche in un’era di capacità di intelligenza artificiale che abbracciano più ambienti ad alto rischio e non si limitano solo alla sanità”.

Strumento di intelligenza artificiale per immagini polmonari

Recentemente, sei reti di imaging del Regno Unito hanno scelto lo strumento di intelligenza artificiale di Annalize.ai per supportare la diagnosi precoce del cancro ai polmoni. Questo strumento a raggi X utilizza l’intelligenza artificiale per rilevare anomalie nei raggi X e supporta i radiologi nella loro valutazione. In uno studio Annalize.ai pubblicato nel luglio 2021 su The Lancet, lo strumento è riuscito a identificare 124 diversi risultati sulle radiografie del torace. In questo modo è possibile effettuare più rapidamente diagnosi come quella del cancro ai polmoni.