Fitimet:
- Aftësia për të shpjeguar se si vendosen rrjedhat e punës të zbulimit, segmentimit dhe prioritizimit të mbështetur nga inteligjenca artificiale në imazhet radiologjike
- Aftësia për të ndarë rezultatet e modelit (harta e nxehtësisë, probabiliteti, matja) nga vendimi i radiologut dhe pozicionimi i tyre në një rol mbështetës
- Aftësia për të vërtetuar rezultatet e modelit të imazhit me ndjeshmëri / specifikë, ngarkesë false pozitive dhe kontekst klinik
Radiologjia është fusha më e pjekur e aplikimit të inteligjencës artificiale në inxhinierinë biomjekësore. Rrezet X (rrezet X), tomografia e kompjuterizuar (CT; CT në anglisht, duke kombinuar seksione me rreze X të marra nga kënde të ndryshme) dhe rezonanca magnetike (MR; MRI në anglisht, imazhi i indeve me një fushë të fortë magnetike dhe valë radio) prodhojnë miliona imazhe çdo ditë. Duhen vite ekspertizë që një radiolog të interpretojë këto imazhe. Inteligjenca artificiale kontribuon në këtë proces me zbulimin (tërheqjen e vëmendjes te një gjetje), segmentimin (vizatimin e kufijve të një strukture; segmentimin në anglisht) dhe prioritizimin (vendosjen e rasteve urgjente në fillim të radhës; triazh në anglisht). Në këtë njësi, ne do të shohim se si krijohen këto flukse pune dhe - më e rëndësishmja - se si rezultati pozicionohet si një hyrje dhe jo një zëvendësim për vendimin e radiologut.
Si inxhinier, detyra juaj është shpesh të zhvilloni modelin, ta integroni atë, ta vërtetoni atë dhe të monitoroni performancën e tij me ekipin klinik. Radiologu bën diagnozën. AI nuk diagnostikon; tërheq vëmendjen, mat, rendit.
Hapat e fluksit të punës radiologjike të AI
Hapi 1 - Të dhënat dhe parapërpunimi. Imazhet vijnë si DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine; skedar standard dhe format komunikimi për imazhet mjekësore). Përpunimi paraprak; Këto përfshijnë dritaret (rregullimi i kontrastit të imazhit), rimarrja e mostrave (ndryshimi i madhësisë së fetave në madhësi standarde) dhe reduktimi i zhurmës. Ky hap është i sigurt dhe i përshtatshëm për automatizim.
Hapi 2 - Zbulimi dhe segmentimi. Modeli shënon zonën që korrespondon me një nyjë të mushkërive, një frakturë ose një hemorragji. Rezultati është zakonisht në formën e një rezultati probabiliteti dhe një harte nxehtësie (një shtresë që tregon me ngjyra zonat ku është përqendruar vëmendja e modelit). Në segmentim, modeli vizaton kufijtë e pikselit të një organi ose lezioni; Përdoret për matjen e vëllimit.
Hapi 3 - Prioritet. Nëse zbulohet një gjetje urgjente (p.sh. hemorragji në tru), rasti paraqitet në listën e punës. Qëllimi këtu nuk është të ndryshohet radiologu, por të sigurohet që rasti kritik të shihet më herët.
Hapi 4 - Vlerësimi i radiologut. Rezultatet e modelit i paraqiten radiologut si një shtresë rekomandimi. Radiologu pranon, refuzon ose ndryshon. Raporti përfundimtar dhe diagnoza i takon radiologut.
Hapi 5 — Verifikimi dhe monitorimi. Pasi modeli është në terren, performanca e tij monitorohet vazhdimisht; Normat false pozitive dhe negative të rreme gjurmohen veçmas në pajisje dhe grupe të ndryshme pacientësh.
Ndjeshmëria, Specifikimi dhe Barra False Pozitive
Ekzistojnë dy metrikë bazë për vlerësimin e modelit të imazhit. Ndjeshmëria është shkalla e zbulimit të atyre që janë vërtet të sëmurë: ndjeshmëria e lartë do të thotë më pak gjetje të humbura. Specifikimi është shkalla me të cilën ne eliminojmë me saktësi të shëndetshmet vërtet: specifika e lartë do të thotë më pak alarme false. Ekziston një ekuilibër midis këtyre të dyjave; Nëse ulni pragun dhe zbuloni më shumë gjetje, alarmet false rriten.
Një koncept kritik në klinikë është barra e pozitivëve të rremë: nëse modeli thotë shumë shpesh "i dyshimtë", radiologu duhet t'i përjashtojë këto flamuj çdo herë dhe pas një kohe nuk i merr seriozisht alarmet (lodhja e alarmit). Prandaj, duhet të vlerësohet jo vetëm ndjeshmëria e një modeli, por edhe numri i pozitivëve të rremë në rrjedhën aktuale të punës.
Tre Mini Rastet: Nga Numrat
Rasti 1 — Koha e kursyer nga prioritizimi. Një model i prioritizimit të gjakderdhjes në CT të trurit u zbatua në një spital. Koha mesatare e rasteve të gjakderdhjes që duhet parë për herë të parë nga radiologu ka rënë nga 28 minuta në 8 minuta. Megjithatë, modeli nuk arriti të kapte një hemorragji të vogël subaraknoidale të humbur; prandaj të gjitha rastet përsëri iu nënshtruan leximit të plotë të radiologut. Modeli shpejtoi renditjen, por nuk e eliminoi leximin.
Rasti 2 — Barrë false pozitive. Një model i zbulimit të nyjeve të mushkërive prodhoi mesatarisht 6 shenja "të dyshimta" për pacient kur drejtohej me një prag të ulët për të rritur ndjeshmërinë në 94%; Shumica e tyre ishin seksione vaskulare dhe vatra beninje. Brenda dy javësh, radiologët filluan të injoronin shenjat. Kur pragu u rirregullua dhe numri i notave u reduktua në 1.5 për pacient, modeli u bë përsëri i dobishëm.
Rasti 3 - Zhvendosja në terren. Një model i zbulimit të thyerjeve u krye me ndjeshmëri 91% në makinat dixhitale me rreze x në spitalin A, por ra në 72% në spitalin B duke përdorur pajisje portative nga një prodhues tjetër. Cilësia e imazhit dhe pozicionimi ishin të ndryshme. Modeli nuk mund të konsiderohet i besueshëm pa u vërtetuar më tej në secilën pajisje dhe popullatë në të cilën do të përdoret.
Prompt i dobët / Prompt i fortë
Shënim: Kërkesat e mëposhtme janë për konfigurimin e një raporti tekstual ose rrjedhës së punës, jo për interpretimin e vetë imazhit. Diagnoza e imazhit është punë e softuerit klinik të vlefshëm dhe radiologut.
Njoftim i dobët:
Shikoni këtë raport me rreze x dhe më tregoni nëse pacienti është i sëmurë.[raportoni]
Njoftim i fuqishëm:
Roli juaj: Ju jeni një asistent i rrjedhës së punës së radiologjisë (JU NUK JENI DIAGNOZA). Strukturo tekstin e raportit anonim të radiologjisë si më poshtë: - Tabela e gjetjeve, matjeve dhe vendndodhjeve anatomike. - Mbani deklaratat e paqarta/negative ("nuk mund të përjashtohen") siç janë, mos i bëni përfundimtare. - Mos shtoni gjetje që nuk janë në tekst. - Mblidhni fjalitë "rekomanduese/pasuese" në një seksion të veçantë. - Në fund rendit 3 pika që duhet të konfirmojë radiologu. Raport anonim: [tekst]
Modeli i fuqishëm i shpejtë e mban modelin larg interpretimit dhe fokusohet në konfigurim; Është e dëshirueshme të ruhet paqartësia, sepse në gjuhën e radiologjisë dallimi midis "nuk mund të përjashtohet" dhe "është i disponueshëm" është vendimtar.
Katër modele të kopjueshme
1) Raporto konfigurimin:
Ndani raportin e mëposhtëm anonim të radiologjisë në titujt e mëposhtëm: Indikacione, Teknika, Gjetje, Përfundime, Rekomandime. Rrini tek teksti, mos shtoni komente. Raporti: [tekst]
2) Kontrolli i konsistencës së matjes:
Listoni të gjitha matjet numerike (mm, cm, HU) në këtë raport dhe shënoni vlera kontradiktore ose jo fiziologjike. Raporti: [tekst]
3) Modeli i planit të vlerësimit:
Shkruani një projekt-plan vlerësimi për një model zbulimi imazhi: ndjeshmëria, specifika, false pozitive/pacienti, analiza e nëngrupit (pajisja, mosha), grupi i vlefshmërisë së jashtme. Shënoni veçmas pikat e miratimit klinik.
4) Shënim i rremë pozitiv i triazhit:
Klasifikoni listën e mëposhtme të rezultateve të zbulimit si "prioriteti i radiologut i lartë/i ulët"; Shkruani arsyetimin për secilën klasë. Deklaroni se ia lini vendimin radiologut. Lista: [rezultatet]
Roli i modelit: Sipas llojit të gjetjes
Gjetja e llojit
Kontributi i AI
kritike
verifikimi
Prioritizimi urgjent i gjakderdhjes
lartë
shumë e lartë
Radiolog leximi i plotë
Zbulimi i nyjeve të mushkërive
lartë
lartë
Pragu + protokoll gjurmimi
Mosha/matja e kockave
lartë
e mesme
Kontrolli i ekspertëve
Segmentimi i vëllimit të organeve
lartë
e mesme
Verifikimi manual i mostrës
Konfigurimi i raportit (tekst)
lartë
të ulëta
Konfirmimi i radiologut
Këshillë: Kurrë mos u mbështetni në një përqindje të vetme saktësie kur vlerësoni një model ekrani. Kërkoni së bashku ndjeshmërinë, specifikën, barrën false pozitive dhe performancën e nëngrupit; "Në cilën pajisje dhe grup pacientësh e keni testuar modelin?" Pyetja zbulon shumicën e problemeve.
Kujdes: Harta e nxehtësisë nuk garanton "pse" modeli vendosi ashtu siç bëri; Thjesht tregon se ku është përqendruar vëmendja juaj. Ndonjëherë modeli jep përgjigjen e duhur për arsyen e gabuar (për shembull, duke parë një shënues në imazh). Prodhimi i shpjegueshmërisë kërkon gjithashtu vërtetim.
Gabimet e zakonshme
- Duke u mbështetur në një metrikë të vetme. Saktësia e lartë e përgjithshme mund të maskojë ndjeshmërinë e ulët në një nëngrup kritik.
- Mos matja e ngarkesës false pozitive. Modeli që prodhon shumë sinjale krijon lodhje stimuluese dhe braktiset.
- Verifikoni modelin në një pajisje të vetme dhe përdorni atë kudo. Zhvendosja e fushës është shkaku më i zakonshëm i dështimit të AI të imazhit.
- Gabimi i hartës së nxehtësisë për prova. Harta e vëmendjes nuk është një shpjegim; Përgjigja e duhur mund të bazohet në arsyen e gabuar.
- Eliminimi i radiologut. Modeli jep përparësi dhe flamuj; Diagnoza dhe raporti i përkasin radiologut.
Në përmbledhje
- AI radiologjike; Ai prodhon vlerë përmes zbulimit, segmentimit dhe prioritizimit dhe nuk zëvendëson diagnozën.
- Ekziston një ekuilibër midis ndjeshmërisë dhe specifikës; Barra false pozitive është një metrikë kritike në klinikë.
- Modelet duhet t'i nënshtrohen vërtetimit të jashtëm (ndryshimi i domenit) në secilën pajisje dhe popullatë në të cilën do të përdoren.
- Hartat e nxehtësisë tregojnë vëmendje, por nuk garantojnë shpjegim; nuk mund të merret si provë.
- Diagnoza dhe raporti përfundimtar i takon mjekut radiolog; AI është një shtresë mbështetëse.
Detyra e aplikimit
Zgjidhni një skenar ekzistues (ose hipotetik) të zbulimit të imazhit. Shkruani një kornizë vlerësimi për këtë model: specifikoni cilat metrikë (ndjeshmëri, specifikë, false pozitive/pacient), cilat nëngrupe (pajisja, mosha, gjinia) dhe cilin grup të jashtëm vërtetimi do të përdorni. Më pas shënoni pikën e saktë në rrjedhën e punës ku radiologu mori një vendim dhe shpjegoni në një paragraf se si rezultati i modelit u fut në atë vendim.
listë kontrolli
- [ ] Mund të dalloj rolet e zbulimit, segmentimit dhe prioritizimit të AI radiologjike.
- [ ] Unë mund të vlerësoj ndjeshmërinë, specifikën dhe ngarkesën false pozitive së bashku.
- [ ] Unë e di se çfarë është zhvendosja e fushës dhe pse kërkohet vërtetimi i jashtëm.
- [ ] Kuptova që harta e nxehtësisë nuk është një shpjegim dhe kërkohet verifikim.
- [ ] Unë mund ta pozicionoj daljen e modelit si një hyrje për vendimin e radiologut, në vend që ta zëvendësoj atë.