Новость

00:00
Журнал медицинских наук - 医学科学报 (Онлайн-версия)
Журнал медицинских наук - 医学科学报 (Онла...
...
Новости
02:52, 21 Мар

Передовые достижения

Метаанализ подтверждает высокую эффективность пяти систем ИИ для выявления туберкулеза на рентгенограммах, а новые исследования демонстрируют их потенциал для автоматизации и повышения эффективности скрининга

科学网—前沿速递
medical.sciencenet
medical.sciencenet.cn

Короткое резюме

Метаанализ, опубликованный в Журнале торакальных заболеваний, показал, что пять широко используемых систем искусственного интеллекта (ИИ) для анализа рентгенограмм грудной клетки (CXR) демонстрируют высокую диагностическую эффективность в выявлении туберкулеза (ТБ).

Отдельное крупномасштабное исследование системы AIRIS-TB, охватившее более миллиона рентгенограмм, выявило, что ее производительность превосходит показатели рентгенологов по некоторым параметрам, а также позволяет автоматизировать до 80% рутинных отчетов. Другое исследование подтвердило, что системы ИИ могут более чем вдвое повысить выявляемость ТБ и положительных результатов анализа мокроты по сравнению с традиционными методами.

Результаты исследований свидетельствуют о том, что системы ИИ на основе CXR не только соответствуют требованиям ВОЗ к инструментам скрининга ТБ, но и обладают значительным потенциалом для разгрузки радиологов, повышения эффективности массового скрининга и улучшения выявляемости случаев заболевания, особенно с положительным результатом анализа мокроты.

Ключевые выводы
Высокая эффективность пяти систем ИИ

Метаанализ подтвердил высокие диагностические показатели пяти коммерческих систем ИИ (JF CXR-1, qXR, Lunit INSIGHT CXR, CAD4TB, InferRead DR Chest) для выявления ТБ на рентгенограммах

Превосходство ИИ над радиологами в некоторых аспектах

Система AIRIS-TB показала более низкий общий уровень ложноотрицательных результатов (1,57% против 1,85%) и нулевой уровень ложноотрицательных результатов, связанных с ТБ, в исследовательской выборке

Потенциал для значительной автоматизации

AIRIS-TB может автоматически идентифицировать нормальные снимки, что потенциально позволяет автоматизировать около 80% рутинных отчетов по CXR, снижая нагрузку на радиологов

Повышение эффективности скрининга

Использование систем ИИ в активном скрининге повысило выявляемость ТБ примерно в 2,09 раза, а выявляемость положительных результатов анализа мокроты — примерно в 2,86 раза по сравнению с традиционными методами

Текст сгенерирован с использованием ИИ

Скрининг, Метаанализ, Искусственный интеллект (ИИ), Туберкулез (ТБ), Рентгенография грудной клетки (CXR), Компьютерная диагностика (CAD)
1

Рекомендации по теме

Комментарии

Логотип "Голос Науки"
Главная
Поддержать проект
Разделы
Быстрый доступ
  • Интервью автора
  • Видеоаннотации
Спонсор
* не является рекламой
Презентация
Информация

    тел.: 8 (800) 350 17-24email: office@golos-nauki.ru
    Регистрация
    Журнал медицинских наук - 医学科学报 (Онлайн-версия)Лента новостей
    Другие новости