پیش ارزیابی رادیوگرافی: اسکن تصاویر پانوراما و پری آپیکال با کمک هوش مصنوعی

سود:

توانایی توضیح اینکه ابزارهای اسکن با پشتیبانی از هوش مصنوعی چه کار می کنند، چه یافته هایی را علامت گذاری می کنند و چه محدودیت هایی در رادیوگرافی پانورامیک و پری آپیکال دارند.
امکان ایجاد یک گردش کاری که در آن پیش ارزیابی هوش مصنوعی به عنوان "چشم دوم" استفاده می شود و پزشک تفسیر نهایی رادیوگرافی را همراه با معاینه بالینی ارائه می دهد.
توانایی تشخیص اینکه چگونه کیفیت تصویر، مصنوعات و خطاهای موقعیت یابی باعث کاهش خروجی هوش مصنوعی و حذف خروجی غیرقابل اعتماد می شود.

رادیوگرافی چشم دندانپزشکی است. رادیوگرافی پانورامیک (اشعه ایکس که تمام دندان ها، فک ها و ساختارهای اطراف را در یک فیلم پهن نشان می دهد) برای غربالگری عمومی. رادیوگرافی پری اپیکال (فیلم کوچکی که چندین دندان را با جزئیات تا انتهای ریشه نشان می دهد) برای ارزیابی دقیق استفاده می شود. در سال های اخیر، ابزارهای هوش مصنوعی که به طور خودکار این تصاویر را اسکن می کنند، فراگیر شده اند. این ابزارها می توانند پوسیدگی، از دست دادن استخوان، ضایعات پری آپیکال (نواحی التهابی در نوک ریشه)، دندان های نهفته و برخی ساختارهای آناتومیک را مشخص کنند. در این واحد، گام به گام خواهیم دید که این ابزارها چه کار می کنند، چه کارهایی نمی توانند انجام دهند و چگونه آنها را به عنوان یک "چشم دوم" ایمن در کلینیک قرار دهیم.

بیایید از ابتدا واضح باشیم: ابزار رادیوگرافی هوش مصنوعی ابزاری برای غربالگری و جلب توجه است. تفسیر نهایی رادیوگرافی توسط پزشک همراه با معاینه بالینی و شرح حال بیمار انجام می شود. چه این ابزار یک یافته را نشان دهد یا نه، مسئولیت آن بر عهده پزشک است.

ابزار رادیوگرافی هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

این ابزارها مدل هایی هستند که بر روی هزاران رادیوگرافی قبلاً برچسب گذاری شده آموزش دیده اند. "برچسب شده" به این معنی است که متخصصان در هر تصویر محل کبودی و محل ضایعه را مشخص می کنند. مدل از این نمونه ها الگوها را یاد می گیرد و به دنبال الگوهای مشابه در یک تصویر جدید می گردد. خروجی معمولاً به این صورت است:

مناطق مشکوک با کادر یا نقشه حرارتی (برجسته رنگ) روی تصویر مشخص شده اند.
امتیاز اطمینان (عددی که نشان می دهد مدل چقدر "اعتماد به نفس" دارد، برای مثال 0-100٪ برای هر منطقه.
گاهی اوقات شماره گذاری و طبقه بندی دندان (پوسیدگی، ضایعه آپیکال، سطح استخوان و غیره).

نکته: امتیاز اطمینان یک تخمین احتمال است، نه شواهد. نمره 92% به معنای "حفره وجود دارد" نیست، بلکه به این معنی است که "این تصویر 92٪ شبیه حفره های موجود در داده های آموزشی است". تفاوت حیاتی است.

گام به گام گردش کار را ایمن کنید

ابتدا کیفیت تصویر را بررسی کنید. خروجی هوش مصنوعی در صورت وجود موقعیت‌یابی، حرکت، سایه‌های ارواح یا نوردهی نادرست قابل اعتماد نیست.
خواندن خود را انجام دهید. قبل از اینکه به هوش مصنوعی نگاه کنید، تصویر را خودتان تفسیر کنید. بنابراین هوش مصنوعی شما را هدایت نمی کند ("سوگیری اتوماسیون" - اعتماد کور به ابزار).
مقایسه علائم هوش مصنوعی خواندن خود را از مناطقی که هوش مصنوعی علامت گذاری کرده و علامت گذاری نکرده است مطابقت دهید.
تناقضات را حل کنید. اگر هوش مصنوعی آن را علامت گذاری کرد و شما آن را ندیدید یا برعکس، دوباره آن ناحیه را بررسی کنید. در صورت لزوم تصاویر اضافی بگیرید.
با کلینیک ارتباط برقرار کنید. یافته های رادیوگرافی را با معاینه داخل دهانی، علائم و شرح حال ادغام کنید.
نظر نهایی را به عنوان یک پزشک بنویسید. توجه داشته باشید در این گزارش که هوش مصنوعی به عنوان "چشم دوم" استفاده می شود، تصمیم با پزشک است.

نقاط قوت و ضعف هوش مصنوعی

موضوع

آیا هوش مصنوعی قدرتمند است؟

توجه داشته باشید

اسکن سریع تعداد زیادی عکس

بله

دید را کاهش می دهد، توجه را به خود جلب می کند

علامت گذاری پوسیدگی اینتر پروگزیمال (بین دندان ها).

تا حدی

ممکن است ضایعات اولیه را از دست بدهد

اندازه گیری سطح استخوان

تا حدی

مرجع و کالیبراسیون مهم هستند

نظر در مورد تصویر با کیفیت پایین

نه

مصنوعات گمراه می کنند

آسیب شناسی های نادر

نه

ممکن است به ندرت در داده های آموزشی دیده شده باشد

ترکیب زمینه بالینی

نه

فقط یک پزشک این کار را انجام می دهد

احتیاط: هوش مصنوعی در موقعیت‌هایی که شبیه داده‌هایی که در آن آموزش داده شده است، غیرقابل اعتماد است. در صورت وجود کیست نادر، ضایعه آتیپیک یا آناتومی غیر معمول، ابزار ممکن است بی صدا بماند یا به اشتباه پرچم گذاری شود.

مورد کوچک 1: چشم دوم آنچه را که نادیده گرفته می شود جلب می کند

در پایان یک روز پرمشغله، پزشک به سرعت رادیوگرافی پانورامیک را ارزیابی می کند. ابزار هوش مصنوعی یک ناحیه رادیولوسنت (ناحیه ای از آسیب شناسی احتمالی که در اشعه ایکس تیره به نظر می رسد) را در ناحیه مولر سوم (دندان عقل) مشخص می کند که پزشک متوجه آن نمی شود. پزشک به عقب برمی‌گردد و آن را بررسی می‌کند، آن را با فیلم بالینی و پری آپیکال مرتبط می‌کند، یک کیست فولیکولی (کیسه‌ای پر از مایع در اطراف دندان نهفته) را در تشخیص افتراقی قرار می‌دهد و آن را به ارزیابی بیشتر هدایت می‌کند. ارزش هوش مصنوعی در اینجا این است که خطاهای مرتبط با خستگی را کاهش می دهد.

مورد کوچک 2: موقعیت اشتباه علامت اشتباه است

یکی از بیماران در عکس پانوراما چانه خود را خیلی جلو انداخت. دندان های جلو تار هستند. ابزار هوش مصنوعی سه پرچم جداگانه "پوسیدگی" را در این منطقه فازی با امتیازهای اطمینان 70-85٪ ارائه می دهد. پزشک متوجه کیفیت تصویر می شود، می بیند که علائم ناشی از آرتیفکت هستند و فیلم را با موقعیت صحیح دوباره می گیرد. هیچ یک از علامت گذاری ها در تصویر جدید وجود ندارد. درس: در تصویر بد، خروجی هوش مصنوعی زباله است.

مینی مورد 3: کارایی در اعداد

یک کلینیک به طور متوسط 400 عکس پانوراما در ماه می گیرد. پیش اسکن هوش مصنوعی توجه پزشک را به طور متوسط به 2 ناحیه بالقوه در هر تصویر جلب می کند. پزشک تقریباً 30 درصد آنها را از نظر بالینی مهم تشخیص می دهد و بقیه را حذف می کند. بنابراین، نظارت کاهش می‌یابد، اما پزشک برای ۷۰ درصدی که حذف می‌شوند، وقت تلف می‌کند. با افزایش آستانه نمره اطمینان از 60٪ به 75٪، کلینیک تعداد پرچم های مثبت کاذب را کاهش می دهد و جریان کار را تثبیت می کند. درس: تعیین آستانه بار بالینی ابزار را تعیین می کند.

قالب های قابل کپی

این الگوها به شما در تفسیر و گزارش خروجی ابزار رادیوگرافی کمک می کنند. تشخیص نمی دهد. شناسه واقعی بیمار را درج نکنید.

نقش: دستیار گزارش رادیولوژی (تشخیص نمی دهد). وظیفه: چاپ رادیوگرافی هوش مصنوعی زیر را به چک لیستی برای تأیید پزشک ترجمه کنید. برای هر علامت: مکان، دسته، امتیاز اطمینان، توجه داشته باشید "اعتبارسنجی بالینی لازم است" خروجی هوش مصنوعی: [فهرست ناشناس]

نقش: کنترل کننده کیفیت تصویر. وظیفه: شرایط عکسبرداری زیر را ارزیابی کنید و در مورد قابل اعتماد بودن خروجی هوش مصنوعی نظر دهید. از عناوین موقعیت، حرکت، نوردهی، مصنوعات استفاده کنید. شرایط: [توضیحات]

نقش: یادآوری تشخیص افتراقی (تصمیم نمی گیرد). وظیفه: عناوین تشخیص افتراقی را که پزشک باید برای یافته های رادیولوسنت/رادیوپاک زیر در نظر بگیرد فهرست کنید. برای هر کدام، مرورهای اضافی را که ممکن است مورد نیاز باشد، بنویسید. تشخیص قطعی Writing. یافتن توضیحات: [ناشناس]

نقش: نویسنده متن توضیحات بیمار. وظیفه: یک پاراگراف اطلاعاتی کوتاه بنویسید که یافته های رادیوگرافی تایید شده توسط پزشک را به زبان ساده برای بیمار توضیح دهد. استفاده از زبان تشخیصی ترسناک یا قطعی. یافته تایید شده: [نوشتن]

اعلان ضعیف / اعلان قوی

ضعیف: "فهرست تعداد کبودی ها در این پانوراما."

چرا ضعیف است: به هوش مصنوعی نقش تفسیر تصویر و دادن اعداد را می دهد، امتیاز اطمینان را پنهان می کند، همبستگی بالینی را حذف می کند.

قوی: "نشانه‌های پوسیدگی که توسط ابزار هوش مصنوعی برگردانده شده است را با مکان و امتیاز اطمینان جدول کنید؛ اضافه کنید که کدام آزمایش بالینی (معاینه بصری، پروب، فیلم بایت) برای هر کدام نیاز به تایید دارد. من تصمیم نهایی را خواهم گرفت."

چرا قدرتمند است: این ابزار را به تولید کننده چک لیست کاهش می دهد، مرحله تأیید را قابل مشاهده می کند، تصمیم گیری را به عهده پزشک می گذارد.

پانورامیک و پری آپیکال: وظایف مختلف، انتظارات متفاوت

رادیوگرافی پانورامیک و پری آپیکال اهداف متفاوتی دارد و انتظارات شما از هوش مصنوعی باید بر این اساس متفاوت باشد. پانوراما یک منطقه بزرگ را با جزئیات کم نشان می دهد. اسکن عمومی برای دندان های نهفته، کیست ها، آسیب های استخوان فک و سطح عمومی استخوان مناسب است، اما به طور قابل اعتمادی پوسیدگی های کوچک بین پروگزیمال (بین دندان ها) را نشان نمی دهد. فیلم های پری اپیکال و بایت وینگ یک ناحیه باریک را با جزئیات زیاد نشان می دهند. برای عمق پوسیدگی، مورفولوژی ریشه و جزئیات پری آپیکال بسیار مناسب تر است. دانستن اینکه ابزار هوش مصنوعی برای کدام نوع فیلم آموزش دیده و تایید شده است بسیار مهم است: انتظار جزئیات پوسیدگی در سطح پری آپیکال از مدلی که برای پانوراما آموزش دیده است اشتباه است.

این تمایز همچنین تصمیم بالینی شما را راهنمایی می کند. هنگامی که هوش مصنوعی یک منطقه را در پانوراما علامت گذاری می کند، اغلب لازم است که آن ناحیه را با یک فیلم پری آپیکال یا بایت جزئیات دهید. بنابراین پیش‌اسکن پانورامیک هوش مصنوعی به‌عنوان یک «راهنما» برای تعیین اینکه از کدام منطقه فیلم بیشتری می‌خواهید، ارزش دارد. این به تنهایی یک ابزار تصمیم گیری قطعی نیست.

مینی مورد 4: کارگردانی به ژانر فیلم مناسب

هوش مصنوعی یک علامت مبهم در ناحیه مولر پایین در پانوراما می دهد. پزشک با علم به اینکه پانوراما برای این جزئیات کافی نیست، یک فیلم پری آپیکال هدفمند می گیرد. در تصویر با وضوح بالا، مشخص می شود که وضعیت یک تغییر اولیه پری آپیکال است و پزشک آن را تحت نظر دارد. درس: از پیش اسکن هوش مصنوعی به عنوان ماشه ای که به سمت تصویر اضافی صحیح هدایت می شود، به بهترین شکل استفاده می شود.

اشتباهات رایج

تکیه بر خروجی هوش مصنوعی بدون بررسی کیفیت تصویر.
نگاه کردن مستقیم به سیگنال های هوش مصنوعی بدون انجام خواندن خود (سوگیری اتوماسیون).
اشتباه گرفتن نمره اطمینان به عنوان یک احتمال مطلق.
در نظر گرفتن خودکار منطقه ای که توسط هوش مصنوعی به عنوان "سالم" مشخص نشده است.
تفسیر خروجی هوش مصنوعی از تاریخچه و معاینه بیمار.

به طور خلاصه

ابزارهای رادیوگرافی هوش مصنوعی چشم دوم قدرتمندی را ارائه می‌کنند که با علامت‌گذاری نواحی مشکوک در تصاویر پانوراما و پری اپیکال، فقدان را کاهش می‌دهد. با این حال، امتیاز اطمینان اثبات نیست، خروجی در تصاویر بد قابل اعتماد نیست، و در موارد نادر ابزار اشتباه است. گردش کار مناسب: ابتدا کیفیت تصویر، سپس خواندن خود پزشک، سپس مقایسه با هوش مصنوعی، حل تعارض، همبستگی بالینی و تفسیر نهایی با امضای پزشک.

وظیفه کاربردی

برای 5 تصویر پانورامایی که دارید (ناشناس یا برای اهداف آموزشی)، ابتدا خواندن رادیوگرافی خود را بنویسید، سپس آن را از ابزار هوش مصنوعی چاپ کنید. برای هر تصویر، آنچه را که هوش مصنوعی گرفت اما شما از دست دادید و آنچه دیدید اما هوش مصنوعی از دست داده بود را در دو ستون مقایسه کنید. تفاوت های ظاهر شده را ارزیابی کنید و توجه داشته باشید که ابزار در کدام نوع یافته قوی/ضعیف است.

چک لیست

[ ] من ابتدا کنترل کیفیت را روی هر تصویر انجام دادم.
[ ] من خواندن خودم را بدون نگاه کردن به هوش مصنوعی نوشتم.
[ ] من نمره اطمینان را به عنوان یک تخمین احتمال تفسیر کردم، نه به عنوان شواهد.
[ ] من تناقضات بین هوش مصنوعی و خواندن خودم را حل کردم.
[ ] من تفسیر نهایی رادیوگرافی را به عنوان یک پزشک با همبستگی بالینی ارائه کردم.