กำไร:
- ความสามารถในการแยกแยะพื้นที่การใช้งานทั่วไปและข้อจำกัดเฉพาะด้านรูปแบบการใช้งานของปัญญาประดิษฐ์ในรูปแบบต่างๆ (กราฟี, CT, MR, การตรวจเต้านม)
- ความสามารถในการประเมินบทบาทของ AI ในฐานะผู้อ่านคนที่สอง และผลกระทบทางคลินิกของเกณฑ์การตัดสินใจในสาขาที่มีผลกระทบสูง เช่น การตรวจเต้านมและ CT CT
- การทำความเข้าใจว่าประสิทธิภาพอาจลดลง (การเปลี่ยนแปลงการกระจาย) เมื่อประชากรและอุปกรณ์ที่ได้รับการฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์ในแต่ละรูปแบบถูกย้ายเกินกว่านั้น
ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เป็นเพียงสิ่งเดียวในรังสีวิทยา สำหรับแต่ละรูปแบบ (วิธีการสร้างภาพ) จะมีเครื่องมือที่แตกต่างกัน กำลังที่แตกต่างกัน และขีดจำกัดที่แตกต่างกัน แบบจำลองเอ็กซ์เรย์หน้าอกและแบบจำลอง CT แบบสโตรคแก้ปัญหาที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงและสร้างรูปแบบข้อผิดพลาดที่แตกต่างกัน ในหน่วยนี้ เราจะครอบคลุมพื้นที่ที่พบบ่อยที่สุด 5 ประการ ได้แก่ การถ่ายภาพรังสีทรวงอก CT MRI การตรวจเต้านม และโรคหลอดเลือดสมอง พร้อมการใช้งานและข้อผิดพลาดเฉพาะด้าน จุดมุ่งหมายคือการใช้เครื่องมือแต่ละอย่างสำหรับงานที่เหมาะสมและมีขีดจำกัดที่เหมาะสม
หลักการสำคัญไม่เปลี่ยนแปลง แต่เปลี่ยนรูปแบบใหม่ในแต่ละรูปแบบ: แต่ละรุ่นได้รับการฝึกอบรมบนอุปกรณ์เฉพาะ โปรโตคอลเฉพาะ และประชากรผู้ป่วยเฉพาะ เมื่อเกินเงื่อนไขเหล่านี้ ประสิทธิภาพอาจลดลง สิ่งนี้เรียกว่าการเปลี่ยนแปลงการกระจาย การวินิจฉัยเป็นของนักรังสีวิทยาซึ่งเป็นผู้อ่านคนแรก ไม่ใช่ผู้อ่านคนที่สอง
การใช้และการจำกัดตามกิริยา
การถ่ายภาพรังสีปอด (เอ็กซเรย์): ข้อมูลที่มีมากที่สุดอยู่ที่นี่ แบบจำลองสร้างธงของภาวะปอดบวม การแข็งตัวของปอด (การอักเสบในปอด) ก้อนเนื้อ เยื่อหุ้มปอดไหล (ของเหลวในช่องเยื่อหุ้มปอด) และขนาดของหัวใจ จุดแข็งของมันคือความเร็วและการสแกน จุดอ่อนคือผลบวกลวงสูงเนื่องจากมีโครงสร้างทับซ้อนกัน (กระดูก หลอดเลือด เงาเต้านม) และมีแนวโน้มที่จะพลาดก้อนเล็ก ๆ
CT (เอกซเรย์คอมพิวเตอร์): ด้วยภาพตัดขวาง แบบจำลองเหล่านี้จึงมีประสิทธิภาพสำหรับเส้นเลือดอุดตัน เลือดออก ก้อนเนื้อ การแตกหัก ปริมาตรอวัยวะ ความแข็งแกร่งของมันคือการวัดสามมิติ จุดอ่อนคือความไวสูงต่อโปรโตคอล/ความหนาของชิ้นและเฟสคอนทราสต์ - ประสิทธิภาพจะแตกต่างกันไปตามโปรโตคอลที่ต่างกัน
MRI (เรโซแนนซ์แม่เหล็ก): ความคมชัดของเนื้อเยื่ออ่อนสูง มีแบบจำลองสำหรับการแพร่กระจายของโรคหลอดเลือดสมอง รอยโรคต่อมลูกหมาก รอยโรคในสมอง กระดูกอ่อน จุดอ่อนของมันคือมีความหลากหลายของอุปกรณ์/ลำดับมากเกินไป โมเดลจะสูญเสียความน่าเชื่อถือนอกเหนือจากลำดับที่ได้รับการฝึก
การตรวจเต้านม: สนามที่มีผลกระทบสูง แบบจำลองทำหน้าที่เป็นตัวอ่านที่สองสำหรับมวลและการเกิดแคลเซียมในระดับจุลภาค จุดแข็งคือลดการพลาดการตรวจคัดกรองมะเร็งเต้านม จุดอ่อนของมันคือประสิทธิภาพการทำงานของเนื้อเยื่อเต้านมที่มีความหนาแน่นลดลง และค่าใช้จ่ายในการเรียกคืนผลบวกลวง
โรคหลอดเลือดสมอง (brain CT/CT angiography/perfusion): นี่เป็นบริเวณที่มีความสำคัญด้านเวลา แบบจำลองจะแสดงธงอย่างรวดเร็วสำหรับการอุดตันของหลอดเลือดขนาดใหญ่ (LVO) สัญญาณเริ่มต้นของภาวะขาดเลือดขาดเลือด และการตกเลือด ซึ่งจะช่วยเร่งการตัดสินใจในการรักษา (การผ่าตัดลิ่มเลือดอุดตัน) จุดอ่อนของมันคือสิ่งประดิษฐ์ในการเคลื่อนไหวและความน่าเชื่อถือที่จำกัดในการค้นพบตั้งแต่เนิ่นๆ/เพียงเล็กน้อย
กิริยา
การใช้งาน AI ทั่วไป
ด้านที่แข็งแกร่ง
ขีดจำกัดเฉพาะของ Modality
เอ็กซ์เรย์ปอด
ปอดบวม, ปม, ธงไหล
ความเร็วสแกน
ทับซ้อนกัน ผลบวกลวงสูง
ไอที
เส้นเลือดอุดตัน, เลือดออก, ปม, ปริมาตร
การวัดแบบ 3 มิติ
ไวต่อขั้นตอนโปรโตคอล/คอนทราสต์
เอ็มอาร์ไอ
การแพร่กระจายของโรคหลอดเลือดสมอง, ต่อมลูกหมาก, สมอง
เนื้อเยื่ออ่อน
ความหลากหลายของลำดับ/อุปกรณ์
การตรวจเต้านม
มวล ไมโครแคลเซียม (ตัวอ่านที่ 2)
ลดการกลั้นปัสสาวะไม่อยู่
หย่อนเต้านมที่หนาแน่น เรียกคืนภาระ
สโตรค ซีที
LVO, ขาดเลือด, ธงเลือดออก
ประหยัดเวลา
สิ่งประดิษฐ์ การค้นพบเร็ว/เลือนลาง
บทบาทของผู้อ่านคนที่สองและเกณฑ์การตัดสินใจ
ในด้านที่มีผลกระทบสูง เช่น การตรวจแมมโมแกรมและโรคหลอดเลือดสมอง AI มักจะถูกจัดให้เป็นตัวอ่านตัวที่สอง โดยนักรังสีวิทยาจะอ่าน จากนั้นจะมีการตรวจสอบเครื่องหมาย AI ใดบ้าง (หรือในทางกลับกัน) นี่เป็นการเปิดโอกาสให้จับสิ่งที่นักรังสีวิทยาคนเดียวพลาดไป แต่มีความเสี่ยงสองประการ ประการแรก พื้นที่ที่ AI ไม่ได้ทำเครื่องหมายไว้จะถือว่า "สะอาด" (อคติของระบบอัตโนมัติ) ประการที่สอง ผลทางคลินิกของเกณฑ์การตัดสินใจ: หากเกณฑ์การตรวจแมมโมแกรมต่ำ จะมีการเรียกคืนมากขึ้น (และการตัดชิ้นเนื้อที่ไม่จำเป็น ความวิตกกังวล) หากสูงการรั่วไหลก็จะเพิ่มขึ้น เกณฑ์นี้กำหนดโดยปรัชญาการตรวจคัดกรองของสถาบันและการตีความของนักรังสีวิทยา ไม่ใช่ค่าเริ่มต้นทางวิศวกรรม
ข้อควรระวัง: เพียงเพราะโมเดลทำงานได้ดีในรูปแบบหนึ่งไม่ได้หมายความว่าโมเดลจะทำงานได้ดีในรูปแบบอื่นหรือบนอุปกรณ์/โปรโตคอลอื่นที่มีรูปแบบเดียวกัน หากแบบจำลองได้รับการฝึกฝนสำหรับ "การถ่ายภาพรังสีปอด" ประสิทธิภาพอาจแตกต่างกันในการถ่ายภาพรังสีการดูแลผู้ป่วยวิกฤตแบบพกพา ขอบเขตการใช้งานจะจำกัดอยู่ที่ขอบเขตที่แบบจำลองได้รับการอนุมัติเสมอ
มินิเคสสามอัน
กรณีที่ 1 — การตรวจเต้านมมีผู้อ่านคนที่สอง นักรังสีวิทยาจะอ่านการตรวจคัดกรองแมมโมแกรมตามปกติ YZ ในฐานะเครื่องอ่านตัวที่สองทำเครื่องหมายกลุ่มของการเกิดแคลเซียมในระดับจุลภาคในภูมิภาค นักรังสีวิทยามองย้อนกลับไปและเห็นกระจุกที่จางมาก ด้วยการถ่ายภาพเพิ่มเติม จะตรวจพบมะเร็งท่อนำไข่ในระยะเริ่มแรก (มะเร็งเต้านมระยะเริ่มแรก) AI ป้องกันการหลบหนีในฐานะ "ตาที่สอง"; นักรังสีวิทยาก็ให้การวินิจฉัย
กรณีที่ 2 — ระยะเวลาเพิ่มขึ้นของระยะชัก ในการตรวจ CT angiogram สมองฉุกเฉิน AI จะทำเครื่องหมายการอุดตันของหลอดเลือดขนาดใหญ่ (LVO) ภายใน 2 นาที และกระตุ้นทีมโรคหลอดเลือดสมอง นักรังสีวิทยายืนยันว่า ผู้ป่วยถูกนำตัวไปตัดลิ่มเลือด เวลาต่อเข็มสั้นลงอย่างมาก แต่ในสัปดาห์เดียวกัน แบบจำลองพลาดภาวะขาดเลือดในระยะเริ่มต้นเล็กน้อย นักรังสีวิทยาจับมันด้วยการอ่านของเขาเอง AI นำมาซึ่งความเร็ว แต่ผู้อ่านคนแรกยังคงเป็นนักรังสีวิทยา
กรณีที่ 3 — การเปลี่ยนแปลงการกระจาย แบบจำลองเอ็กซ์เรย์ทรวงอกทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบบนอุปกรณ์ที่อยู่กับที่ในโรงพยาบาลขนาดใหญ่ เมื่อใช้รุ่นเดียวกันบนอุปกรณ์พกพาของห้องผู้ป่วยหนัก ผลบวกลวงจะระเบิด: การเปิดรับแสงที่แตกต่างกัน คุณภาพไม่ดี และเงาของอุปกรณ์ที่ทับซ้อนกันทำให้โมเดลสับสน ทีมงานตระหนักดีว่าพวกเขากำลังใช้แบบจำลองบนกราฟแบบพกพาโดยไม่มีการตรวจสอบความถูกต้องในท้องถิ่น และจำกัดขอบเขตให้แคบลง บทเรียน: ประสิทธิภาพเปลี่ยนแปลงเมื่ออุปกรณ์/โปรโตคอลเปลี่ยนแปลง
พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง
พรอมต์ที่อ่อนแอ:
MRI โมเดลนี้ดีไหม? เราควรใช้มันหรือไม่?
ไม่มีรายละเอียดวิธีการ ลำดับ จำนวนประชากร และวัตถุประสงค์การใช้งาน คำตอบทั่วไปและมีความเสี่ยงมา
พรอมต์อันทรงพลัง:
บทบาทของคุณ: ที่ปรึกษาร่วมในการเลือก AI เฉพาะรูปแบบ การตัดสินใจ มาพร้อมกับคำถามที่ฉันควรถาม เรากำลังพิจารณาแบบจำลองรอยโรคด้วยเครื่อง MRI ต่อมลูกหมาก ลองพิจารณา: (1) แบบจำลองได้รับการฝึกฝนในลำดับ/อุปกรณ์/ความแรงของสนามแม่เหล็ก ตรงกับของเราหรือไม่ (2) ประชากรกลุ่มใดได้รับการตรวจสอบแล้ว (3) เป็นเครื่องอ่านตัวที่สองหรือเครื่องช่วยวินิจฉัย (4) อยู่ที่ขีดจำกัดที่ทราบหรือไม่ในกรณีที่หนาแน่น/ผิดปกติ (5) คือความเสี่ยงในการใช้งานโดยไม่มีการตรวจสอบในท้องถิ่น การตัดสินใจขั้นสุดท้ายขึ้นอยู่กับสถาบัน
คำถามที่ถามบ่อยคือการปฏิบัติตามข้อกำหนดเฉพาะด้านประชากร และการตรวจสอบความถูกต้องของท้องถิ่น
เทมเพลตพร้อมท์ที่คัดลอกได้
เทมเพลตการปฏิบัติตาม MODALITY บทบาทของคุณ: ผู้ช่วย ฉันจะให้โมเดล AI และข้อมูลอุปกรณ์/โปรโตคอลของเราเองแก่คุณ เปรียบเทียบของเรากับกิริยา อุปกรณ์ ลำดับ/โปรโตคอล และประชากรที่แบบจำลองได้รับการฝึกอบรม แสดงรายการความแตกต่างที่เสี่ยงต่อการแพร่กระจายของการกระจาย และประเมินว่าจำเป็นต้องมีการตรวจสอบในพื้นที่หรือไม่ การตัดสินใจอยู่ในสถาบัน ข้อมูล: [เขียน]
เทมเพลตวินัยสำหรับผู้อ่านคนที่สอง สร้างรายการตรวจสอบที่จะรักษาวินัยในการอ่านของฉันเมื่อใช้ AI ตัวอ่านที่สอง: ฉันควรอ่านตัวเองก่อน ฉันจะปกป้องพื้นที่ที่ AI ไม่ได้ทำเครื่องหมายได้อย่างไร ฉันจะยืนยันเครื่องหมาย AI ได้อย่างไร ฉันจะหลีกเลี่ยงอคติอัตโนมัติได้อย่างไร กิริยา: [เขียน]
เทมเพลตผลลัพธ์เกณฑ์การตัดสินใจจะให้สถานการณ์เกณฑ์การตัดสินใจในรูปแบบต่างๆ (เช่น การตรวจเต้านม) อธิบายผลที่ตามมาทางคลินิกของการลด/เพิ่มเกณฑ์การเรียกคืน การตัดชิ้นเนื้อที่ไม่จำเป็น การหลีกเลี่ยง และความวิตกกังวล เตือนเราว่าเกณฑ์ที่กำหนดโดยปรัชญาการคัดกรองของสถาบัน สคริปต์: [เขียน]
MODALITY LIMIT REMINDER TEMPLATEI จะให้ modality และงาน AI แก่คุณ ระบุแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดทั่วไปสำหรับวิธีการนี้ (เช่น การทับซ้อนกันในการเอ็กซ์เรย์ทรวงอก ความแตกต่างของลำดับใน MRI สิ่งผิดปกติใน CT ของโรคหลอดเลือดสมอง) และจุดที่นักรังสีวิทยาควรให้ความสนใจเป็นพิเศษ รูปแบบ/งาน: [เขียน]
ข้อผิดพลาดทั่วไป
- การใช้โมเดลเฉพาะแบบกิริยาในเงื่อนไขอื่น รุ่นอุปกรณ์ที่อยู่กับที่มีลักษณะการทำงานแตกต่างออกไปในอุปกรณ์พกพา จะต้องรักษาขอบเขตไว้
- นับเป็น "สะอาด" สิ่งที่ผู้อ่านคนที่สองไม่ได้ทำเครื่องหมาย อคติอัตโนมัติ การอ่านของพวกเขาควรได้รับการคุ้มครอง
- เข้าใจผิดเกณฑ์การตัดสินใจว่าเป็นการตั้งค่าทางวิศวกรรม เกณฑ์คือความสมดุลทางคลินิก มันถูกปรับโดยปรัชญาการสแกน
- ละเว้นความแตกต่างของลำดับ/โปรโตคอล โมเดล MR/CT สูญเสียความน่าเชื่อถือภายนอกโปรโตคอลที่ได้รับการฝึก
- การเผยแพร่โดยไม่มีการตรวจสอบในท้องถิ่น การกระจายตัวที่ลอยไปทำให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างเงียบๆ
เคล็ดลับ: ก่อนที่จะใช้โมเดลเฉพาะรูปแบบใหม่ ให้ถามคำถามสามข้อ: "โมเดลนี้ฝึกอบรมอุปกรณ์/โปรโตคอล/ประชากรแบบใด ของเรามีลักษณะเช่นนี้หรือไม่ เราได้ตรวจสอบข้อมูลดังกล่าวจากข้อมูลของเราเองหรือไม่" หากทั้งสามข้อไม่เป็นที่น่าพอใจ โมเดลดังกล่าวจะไม่ใช่ตัวเร่งความเร็ว แต่เป็นความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่
โดยสรุป
AI เป็นเครื่องมือที่แตกต่างกันในแต่ละวิธี: การคัดกรองอย่างรวดเร็วในการเอ็กซ์เรย์หน้าอกแต่ผลบวกลวงเนื่องจากการทับซ้อนกัน การวัด 3 มิติอันทรงพลังแต่ความไวของโปรโตคอลใน CT; ความแข็งแรงของเนื้อเยื่ออ่อน แต่ลำดับความหลากหลายใน MRI; ผู้อ่านคนที่สองลดการลักพาตัว แต่จำภาระในการตรวจเต้านมได้ เวลาเพิ่มขึ้นในจังหวะ แต่สิ่งประดิษฐ์มีขีดจำกัด ในสาขาที่มีผลกระทบสูง เช่น การตรวจแมมโมแกรมและโรคหลอดเลือดสมอง AI จะกลายเป็นเครื่องอ่านลำดับที่สอง แต่ผู้อ่านคนแรกจะเป็นนักรังสีวิทยาเสมอ และเกณฑ์การตัดสินใจคือความสมดุลทางคลินิก เมื่ออุปกรณ์ โปรโตคอล และจำนวนประชากรที่แต่ละรุ่นได้รับการฝึกอบรมถูกย้ายออกนอกขอบเขต ประสิทธิภาพจะลดลง (การเปลี่ยนแปลงการกระจาย) ดังนั้นจึงต้องรักษาขอบเขตและต้องดำเนินการตรวจสอบความถูกต้องในท้องถิ่น
งานสมัคร
เลือกวิธีการในกิจวัตรของคุณ (การถ่ายภาพรังสี, CT, MRI, การตรวจเต้านมหรือโรคหลอดเลือดสมอง) ใช้เทมเพลต “การแจ้งเตือนขีดจำกัดของรูปแบบ” เพื่อจดแหล่งที่มาทั่วไปของข้อผิดพลาด AI อย่างน้อยสามแหล่งที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบนั้นและจุดที่ต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษสำหรับนักรังสีวิทยา จากนั้นประเมินแบบจำลองที่คุณกำลังพิจารณาสำหรับรูปแบบนั้นด้วยเทมเพลต "Modality Fit": อุปกรณ์/โปรโตคอล/ประชากรที่ฝึกฝนนั้นตรงกับของคุณหรือไม่ จำเป็นต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องในพื้นที่หรือไม่ หากมีบทบาทผู้อ่านคนที่สอง ให้ปรับรายการ "วินัยผู้อ่านคนที่สอง" ให้เป็นกิจวัตรประจำวันของคุณ
รายการตรวจสอบ
- [ ] ฉันได้เรียนรู้วิธีการ อุปกรณ์ โปรโตคอล และจำนวนประชากรที่โมเดลได้รับการฝึกอบรม
- [ ] ฉันประเมินความเข้ากันได้กับเงื่อนไขของตัวเอง (ความเสี่ยงของการเบี่ยงเบนการกระจาย)
- [ ] ฉันใช้โมเดลเฉพาะในขอบเขตที่ได้รับการอนุมัติเท่านั้น
- [ ] ฉันรักษาการอ่านของตัวเองโดยอิสระในฐานะผู้อ่านคนที่สอง
- [ ] ฉันเข้าใจว่าเกณฑ์การตัดสินใจคือความสมดุลทางคลินิกและถูกกำหนดโดยปรัชญาการคัดกรอง
- [ ] ฉันพิจารณาแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดเฉพาะรูปแบบทั่วไป (สิ่งประดิษฐ์ การทับซ้อนกัน ความแตกต่างของลำดับ)
- [ ] ฉันไม่เผยแพร่ในสภาพใหม่โดยไม่มีการตรวจสอบความถูกต้องในท้องถิ่น