Kasu:
- Võimalus määratleda pildistamise AI (triaaž, mõõtmine, eelsõeluuringu) roll ja piirid kliinilises töövoos
- Oskus mõista, et tehisintellekti väljund võib anda vale negatiivse/positiivse ja lõpparuanne kuulub pädevale radioloogile
- Võimalus jõustada pildiandmete privaatsust ja vajadust kinnitada mudeli väljund kliinilise kontekstiga
Meditsiiniline pildistamine (röntgen, CT, MRI, ultraheli, mammograafia) on üks võimsamaid diagnostikavahendeid. Tehisintellekt (AI) on viimastel aastatel pildituvastuses teinud suuri edusamme: suudab rindkere röntgenpildil märgistada sõlme, aju CT-s eelistada verejooksu, tuua esile kahtlase piirkonna mammogrammil, mõõta luude vanust. See vähendab töökoormust ja väldib kiireloomuliste juhtumite järjekorras ootamist. Kuid pildistamine AI ei asenda arsti; See võib anda valenegatiivse (puudub leid, mis on olemas) ja valepositiivne (märgib leidu, mida pole olemas). Selles õppetükis saate teada pildistamise AI rolli, selle piiranguid ja seda, miks lõpparuanne kuulub alati pädevale radioloogile.
Mida pildistamise AI teeb?
Pildistamise AI kliiniline väärtus jaguneb kolme rubriigi alla. Esimene on prioritiseerimine (triaaž): see viib kiireloomulise leiuga uuringu (nt ajuverejooks, pneumotooraks) nimekirja esikohale, võimaldades radioloogil seda esimesena vaadata. Teiseks mõõtmine ja kvantifitseerimine: see mõõdab kiiresti ja reprodutseeritavalt selliseid väärtusi nagu sõlme suurus, luutihedus, väljutusfraktsioon jne. Kolmas on teine silm / tähelepanu tõmbamine: see tuletab radioloogile meelde, märkides ala, mis võib tähelepanuta jääda.
Nende ülesannete ühisosa on see, et nad kõik abistavad radioloogi, mitte ei asenda teda. AI tähistab piirkonda; Radioloog otsustab koos patsiendi kliinilise kontekstiga, kas see piirkond on tõesti patoloogia.
Tähelepanu: "AI ei tuvastanud kõrvalekaldeid" ei ole aruanne. Kujutise tehisintellekt võib anda valenegatiivseid tulemusi; võib märkamata jätta leide, mis on väikesed, ebatüüpilised või mille jaoks tehisintellekti pole koolitatud. Kliinilise kahtluse korral loeb pilti pädev radioloog.
Valenegatiivsete ja valepositiivsete tulemuste tasakaal
Igal pildistamise tehisintellektil on tasakaal tundlikkuse (tõeliste patsientide hõivamise määr) ja spetsiifilisuse (tervete patsientide õige eemaldamise määr). Kui suurendate tundlikkust, suurenevad valepositiivsed tulemused (tarbetu uurimine, patsiendi ärevus); kui suurendate spetsiifilisust, suureneb valenegatiivsete näitajate arv (diagnoos jäetud). Ükski mudel ei suuda seda tasakaalu ideaalselt lahendada. Lisaks võib AI toimida oodatust halvemini (jaotuse nihe) koolitusandmetest erineval seadmel, erineval hankimistehnikal või erineval patsiendirühmal. Seetõttu hinnatakse tehisintellekti väljundit alati kliinilises kontekstis ja radioloogi järelevalve all.
Samm-sammult: pildistamise AI ohutu kasutamine
- Määrake AI assistendiks. Prioriteet, mõõtmine, tähelepanu; See ei ole otsus.
- Lisage kliiniline kontekst. Pildi tõlgendamisel on määravad patsiendi kaebused ja ajalugu.
- Kui AI on negatiivne, säilitage kliiniline kahtlus. Negatiivne tulemus ei peata edasist uurimist.
- Kui AI on positiivne, kontrollige. Kas märgitud ala on tõesti patoloogia või artefakt?
- Laske radioloogil lõpparuanne kirjutada. Kliinilise kontekstiga.
- Kaitske pildiandmeid. Privaatsus ja KVKK; anonüümne, turvaline süsteem.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – saadi valenegatiivne. 70-aastasel patsiendil on köha ja kaalulangus. Kopsu AI ütleb: "Ilmseid sõlme pole." Radioloog vaatab hoolikalt kliinilise kahtlusega ja leiab abaluu varju tagant 9 mm sõlme; Seda kinnitab CT. AI oli jätnud vahele väikese peidetud kahjustuse; Diagnoosi päästis kliiniline kahtlus ja radioloogi silm.
Juhtum 2 – valepositiivne mure. Mammogrammi tehisintellekt märgib tegelikult healoomulise lupjumise kui "kahtlase". Radioloog võrdleb seda varasemate uuringutega, et näha, kas see on muutunud ja hoiab ära tarbetu biopsia. AI märgistas selle, radioloog hindas seda konteksti ja tegi õige otsuse.
3. juhtum – õige prioriseerimine. Intensiivsete krambihoogude korral viib aju CT AI ägeda verejooksuga uuringu nimekirja tippu. Radioloog vaatab seda 2 minuti jooksul, kinnitab verejooksu ja annab insuldimeeskonnale märku. Kui ta ootaks järjekorras, läheksid minutid kaotsi. AI säästis aega; Radioloog ja kliiniline meeskond tegid diagnoosi ja otsuse.
Pildistamise AI rollitabel
Quest
AI roll
Kes otsustab
Kiireloomuliste leidude prioritiseerimine
Kiirenda sorteerimist
radioloog
Sõlme/kahjustuse märgistus
meelitada tähelepanu
radioloog
Mõõtmine (suurus, tihedus)
Kiire, korratav mõõtmine
Radioloog kinnitab
Lõplik diagnostikaaruanne
Abistav teave
Pädev radioloog
kliiniline otsus
Annab sisendi
raviarst
Neli kopeeritavat malli
Märkus. Allolevad mallid ei ole mõeldud piltide lugemiseks; Radioloogi aruande ja kliinilise suhtluse redigeerimiseks. Pildi tõlgendamine kuulub radioloogile.
Ülesanne: koostage mulle kontrollnimekiri, et võrrelda järgmist radioloogia AI väljundit PATSIENDI FAILIS oleva kliinilise kontekstiga:- kas tehisintellektiga tähistatud ala vastab kliinilisele kahtlusele?- kas see võib olla valepositiivne/artefakt?- kas võrdlus vana uuringuga on vajalik? AI väljund: [...] / Kliiniline kontekst (anonüümne): [...]
Ülesanne: Kirjutage järgnev radioloogi aruanne kahe eraldiseisva lihtsustatud kokkuvõttena raviarstile ja patsiendile. LEIDU LISAMINE; kasutada ainult aruandes sisalduvat teavet. Lõpliku diagnoosi lisamine. Aruanne: [...]
Ülesanne: koostage küsimusi, mis aitavad mul selgitada selle pildistamise tellimise põhjust: mis on kliiniline küsimus, millist leidu otsitakse, milline tehnika võiks sobida? Otsuse teeb radioloog/arst; sa lihtsalt valmistad küsimused ette. Viipe mustand (anonüümne): [...]
Ülesanne: leidke allolevast pildindusaruande tekstist kõik allesjäänud mandaadid ja asendage need tekstiga [ANONOOMIA]. Kliinilise tähenduse moonutamine.Tekst: [...]
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk: "Mis selles röntgenis on, tehke diagnoosi." (Lisaks ei saa pildi tõlgendamist jätta tekstimudeli hooleks.)
Tugev: "Koostage mulle kontrollnimekiri, et saaksin võrrelda radioloogi aruannet ja tehisintellekti eelhinnangut kliinilise kontekstiga: kas tehisintellektiga tähistatud piirkond vastab kliinilisele kahtlusele, kas see võib olla valepositiivne, kas võrdlus vana uuringuga on vajalik? Märkige, et lõpliku otsuse teeb kvalifitseeritud radioloog."
Võimsas viipas reguleerib AI protsessi, mitte pilti; Otsuse teeb radioloog.
Levinud vead
- AI negatiivne segamine sõnaga "puhas". See võib olla valenegatiivne; Kliiniline kahtlus püsib.
- AI positiivse vastuvõtmine ilma seda kontrollimata. Artefaktid ja healoomulised leiud saab märgistada.
- Kliinilise konteksti väljajätmine. Kujutist ei saa tõlgendada ilma patsiendi ajaloota.
- Lõpparuande printimine tehisintellektile. Aruanne kuulub kvalifitseeritud radioloogile.
- Ei kaitse pildiandmeid. Unarusse ei tohiks jätta privaatsust ja KVKK-d.
Jaotuse nihe ja üldistusprobleem
Kujutise tehisintellekti kõige salakavalam piirang on "jaotuse nihe": kui mudel satub olukorrale, mis ei sarnane andmetega, mille põhjal see välja õpetati, toimib see oodatust palju halvemini. Kui mudelit õpetatakse kasutama konkreetse tootemargi seadme kujutisi, konkreetset hankimisprotokolli või konkreetset patsientide populatsiooni; Selle töökindlus väheneb, kui puutute kokku erineva seadme, erineva tehnika või rühmaga, mis on treeningkomplektis alaesindatud. Näiteks võib valdavalt täiskasvanute andmete põhjal treenitud mudel laste piltidel olla vale.
Nii et see, et pildistamise AI ütleb, et "see näitas selles uuringus 95% täpsust", ei tähenda, et see toimiks teie kliinikus samamoodi. Teadmine, millise populatsiooni ja millise seadmega tööriist valideeriti, on osa selle väljundi tõlgendamisest. Kliiniline kontekst ja radioloogi järelevalve on hädavajalikud, et ületada täpselt seda üldistuse ebakindlust.
Ettevaatust. Ühes kohas hästi töötav AI kujutise töökindlus võib teises seadmes või patsiendirühmas muutuda vähem usaldusväärseks. Küsige, kus sõiduk on taadeldud; Tulemusnäitaja on kontekstist välja võttes eksitav.
Kokkuvõttes
Display AI lisab tõelist väärtust tähtsuse järjekorda seadmisel, mõõtmisel ja tähelepanu püüdmisel; See toob kiireloomulise juhtumi ettepoole ja tuletab meelde, mis tähelepanuta jäi. Kuid see annab valenegatiivseid ja valepositiivseid tulemusi, ei tea kliinilist konteksti ega saa kirjutada lõpparuannet. Kasutage tehisintellekti abivahendina, säilitage negatiivse väljatrüki puhul kliiniline kahtlus, kinnitage positiivne väljatrükk kontekstiga ja jätke lõpparuanne alati kvalifitseeritud radioloogile. Kaitske rangelt pildiandmete privaatsust.
Rakenduse ülesanne
Kasutage ülaltoodud kontrollnimekirja malli pildistamisaruande ja tehisintellekti eelhinnangu jaoks, kui teil see on. Kas leiud, et tehisintellekti lipud / lipud eemaldatakse, sobivad kliinilise kontekstiga? Kus on valepositiivsete või valenegatiivsete tulemuste oht? Tehke radioloogi aruandest lihtne kokkuvõte nii arstile kui ka patsiendile ja kontrollige, kas leide pole lisatud.
kontrollnimekiri
- [ ] Positsioneerin tehisintellekti assistendina, mitte otsustajana.
- [ ] Lisasin hindamisse kliinilise konteksti.
- [ ] Säilitasin kliinilise kahtluse, et AI on negatiivne.
- [ ] Kinnitasin AI positiivset konteksti ja eelneva uuringuga.
- [ ] Lõpparuande jätsin kvalifitseeritud radioloogile.
- [ ] Muutsin pildi/aruande andmed anonüümseks ja kaitsesin.
- [ ] Kinnitasin, et ma ei lisanud leide patsiendi ja arsti kokkuvõttesse.