Прибуток:
- Здатність визначати роль штучного інтелекту в попередньому скринінгу, розстановці пріоритетів і складанні звіту в рентгенографії, УЗД і цитологічних зображеннях
- Можливість перевірки результатів, позначених штучним інтелектом, за допомогою клінічного контексту, стандартного позиціонування та експертної оцінки (рентгенолог/патологоанатом)
- Здатність розуміти, що штучний інтелект на основі зображень не дає остаточного діагнозу, що відмінності типу/положення/якості вводять в оману, і що остаточна інтерпретація залишається за лікарем.
Зображення - це вікно, яке вводить око ветеринара в тіло. Рентгенографія (рентген; зображення внутрішніх структур за допомогою рентгенівських променів), ультразвук (зображення м’яких тканин за допомогою звукових хвиль) і цитологія (дослідження зразків клітин під мікроскопом) є невід’ємними частинами щоденної практики. За останні роки штучний інтелект (ШІ) швидко просунувся в розпізнаванні образів на цих зображеннях: він може позначати можливу масу на рентгенограмі, визначати пріоритетність набору зображень, складати звіт. Але найнебезпечніша помилка полягає в тому, що ШІ не ставить остаточний діагноз на основі зображення. Різниця в положенні, експозиції (доза променя), типі та суперпозиції (перекриття органів) легко ввести ШІ в оману. У цьому розділі ви дізнаєтеся, як безпечно використовувати штучний інтелект на основі зору як інструмент попереднього відбору та встановлення пріоритетів. Остаточна інтерпретація завжди належить лікарю та, якщо необхідно, радіологу або патологоанатому.
Що штучний інтелект може, а що не може робити у створенні зображень
Законними функціями штучного інтелекту є: попередня перевірка (позначення області, яка потребує огляду), визначення пріоритетів (винесення справи, яка здається терміновою), допомога у вимірюванні (обчислення стандартних вимірювань, таких як співвідношення серця/грудної клітки), і складання звіту (викладення результатів у чіткий текст). Чого штучний інтелект не може зробити: остаточний діагноз, остаточний діагноз злоякісного/доброякісного, рішення про лікування та заміна обстеження.
Найпідступніший недолік штучного інтелекту на основі бачення полягає в тому, що він навчається здебільшого на даних людини або обмежених даних про види. Анатомія грудної клітини собаки і кішки, хорта і бульдога різна. ШІ може сплутати ці відмінності та позначити нормальну варіацію як патологію або навпаки.
Застереження: те, що ШІ позначає знахідку, не означає, що "там щось є"; Це означає «подивіться сюди». Кожну позначену ділянку слід перевірити на відповідність клінічному контексту та стандартним позиціонованим зображенням; Лікар також повинен оглянути немарковані ділянки.
Двостороння помилка: хибно позитивний і хибно негативний
Image AI допускає два типи помилок. Хибний позитивний результат: позначає знахідку, яка не існує (наприклад, помилково прийнята за масу в суперпозиції). Це призводить до зайвих оглядів і занепокоєння власника. Хибнонегативний: пропускає справжній результат (наприклад, пропускає невеликий метастаз). Це більш небезпечно, оскільки може викликати у лікаря помилкову впевненість. Тож те, що штучний інтелект каже «чистий», не виключає патології; Лікар повинен на власні очі оцінити весь знімок.
Крок за кроком: попередня оцінка зображення за допомогою ШІ
- Отримайте якісні зображення. Без стандартного положення, правильної експозиції, чіткого зображення жодна інтерпретація не є надійною.
- Додайте клінічний контекст. Надайте АІ вид, вік, скаргу та результати обстеження.
- Запит на попередню перевірку. Попросіть штучний інтелект «позначити області для огляду», а не «поставити діагноз».
- Перевірте знаки. Перевірте кожну ознаку стандартним зображенням і клінічним контекстом.
- Розшук тих, хто втік. Перегляньте самі області, які ШІ не позначив.
- Зверніться до експерта. Отримати оцінку рентгенолога/патологоанатома у разі сумнівних або критичних знахідок.
- Нехай лікар затвердить звіт. Остаточна розшифровка та підпис належить лікарю.
три міні-чохла
Випадок 1. ІІ у собаки 9 років відмітив можливий вузлик у правій каудальній частці легені. Лікар перевірив ділянку за допомогою стандартної двопозиційної екстракції; він побачив, що слід насправді перекриває тінь ребер і вен (помилково). ШІ звернув увагу, але лікар виправив діагноз.
Випадок 2. Під час напруженої аварійної зміни накопичилося 14 рентгенограм. AI відсортував зображення за ймовірністю терміновості та висунув можливий випадок вільної черевної рідини. Лікар використовував цей порядок як пріоритетний сигнал, але все одно оцінював кожне зображення самостійно. Пріоритезація економить час; Рішення було за лікарем.
Випадок 3. Цитологічний зразок маси був «можливо запальним», сказав AI. Лікар помітив, що якість зразка була поганою (мало клітин, забруднення крові), взяв новий зразок і відправив його до патологоанатома; Результат був іншим. Цей випадок показує, що якщо якість зразка/зображення низька, вихід ШІ також ненадійний.
Порівняльна таблиця
Статус
Роль ШІ
Роль лікаря
Якість зображення погана
Ненадійний, попередьте
Перезняти/зразок
Знахідка позначена
Підказка «Подивіться сюди».
Перевірте стандартним зображенням
Знахідок немає
Не виключає патології
Перевірте самі
Критичний/сумнівний висновок
Повідомити про проект
Зверніться до рентгенолога/патологоанатома, підтвердьте
Чотири шаблони, які можна копіювати
Роль: Асистент попереднього перегляду зображення (ви не діагностуєте, ви привертаєте увагу). Контекст: тип [...], вік [...], скарга [...], тип знімка [...] положення. Завдання: перелічіть області на цьому зображенні, які потрібно уважно розглянути, і чому. Постановка «остачного діагнозу»; Напишіть «перевірено лікарем» для кожного пункту.
Завдання: Створіть структурований ПРОЕКТ ЗВІТУ з наступних радіологічних результатів (технічна якість / результати / запропонована інтерпретація). Правило: Напишіть інтерпретацію «можливою» мовою, не ставте остаточний діагноз. Остаточне тлумачення належить лікарю. Результати: [...]
Завдання: Надайте контрольний список технічної якості для цього зображення/зразка (положення, експозиція, рух, адекватність зразка). Якщо якість низька, висвітиться попередження «коментар ненадійний, його слід повторно опублікувати». Контекст: [...]
Завдання: Перелічіть із червоним прапорцем критерії, коли потрібне направлення до спеціаліста (радіолога/патологоанатома) для наступного висновку. Рішення залишається за лікарем. Знахідка: [...]
Слабка підказка / Сильна підказка
Слабкий: «Що на цьому рентгені, діагностуйте».
Гючлю: «Рентгенографія правого та лівого боків грудної клітки 10-річної кішки, яка скаржиться на кашель. Перелічіть області, які потрібно ретельно оглянути, і причину; не ставте остаточного діагнозу, напишіть «лікар має перевірити» для кожного пункту. Якщо ви бачите проблему з якістю зображення, вкажіть це спочатку».
У потужній підказці роль штучного інтелекту обмежена попереднім відбіром, контроль якості є пріоритетним, а діагностика заборонена.
Поширені помилки
- Прийнявши знак за розпізнавання. ШІ каже «подивіться сюди», а не «це те».
- Коментування зображень поганої якості. І ШІ, і людина помиляються в низькоякісному зображенні.
- Довіряючи «чистому» результату та відмовляючись від перегляду. Помилкові негативні результати є реальним ризиком.
- Обхід різниці жанр/позиція. ШІ, навчений на людських або інших типах даних, вводитиме в оману.
- Затримка звернення до спеціаліста. У критичних/підозрілих результатах оцінка рентгенолога/патологоанатома є важливою.
Поріг довіри та проблема «чорної скриньки».
Інструменти штучного інтелекту на основі бачення часто повертають оцінку ймовірності: «аудиторія, ймовірно, буде високою» або відсоток. Це число створює оманливе відчуття впевненості; Однак часто неможливо побачити, як модель приймає рішення у фоновому режимі. Це називається проблемою чорної скриньки: система дає результат, але не пояснює свої міркування у спосіб, який люди можуть контролювати. Лікар не повинен мати сліпу впевненість у результаті, якому він не бачить виправдання. Високий бал має значення, якщо дані та умови, на яких була навчена ця модель, подібні до вашого пацієнта; Якщо використовується інший вид, інший пристрій або незвичне положення, оцінка швидко стає ненадійною.
Емпіричне правило полягає в тому, що незалежно від оцінки штучного інтелекту дивіться самі та порівнюйте її з клінічним контекстом для будь-яких знахідок, які можуть змінити ваше рішення. Високий бал може скерувати вас до тесту, але тест і обстеження роблять діагноз; Низький бал не повинен вас заспокоювати, тому що помилково негативний результат завжди можливий. Крім того, повторна оцінка того самого зображення за інших умов (нове положення, інша експозиція) зменшує похибку як для вас, так і для ШІ. Vision AI — це інструмент, який спрямовує увагу досвідченого ока, а не заміна йому; Вага остаточної інтерпретації завжди лежить на лікарі.
Підсумовуючи
Штучний інтелект на основі візуалізації є потужним помічником у попередній перевірці, визначенні пріоритетів і складанні звітів; але це не дає остаточного діагнозу. Візьміть їхнє маркування як підказку «подивіться сюди», перевірте кожне за допомогою стандартних зображень і клінічного контексту та досліджуйте непозначені ділянки самостійно. Якщо якість зображення/зразка низька, результат ненадійний. У разі критичних знахідок зверніться до рентгенолога або патологоанатома. Остаточне тлумачення та відповідальність належить лікарю.
Аплікаційне завдання
Попередньо відскануйте три зображення (одну рентгенограму, один ультразвуковий зріз, одне цитологічне дослідження) у ШІ. Для кожного: (1) перевірте область, позначену ШІ стандартним зображенням, (2) оцініть, чи є хибнопозитивний або хибнонегативний результат, (3) відзначте, який випадок вимагає направлення спеціаліста. Також створіть контрольний список якості та використовуйте його в клініці.
контрольний список
- [ ] Я отримав якісне зображення зі стандартним положенням і правильною експозицією.
- [ ] Я дав клінічний контекст (тип, вік, скарги) ШІ.
- [ ] Я попросив ШІ провести попередній скринінг, а не діагностику.
- [ ] Я перевірив позначені області стандартним зображенням.
- [ ] Я також сам оглянув непомічені ділянки.
- [ ] Я проконсультувався з експертом щодо критичних/підозрілих висновків.
- [ ] Як лікар я схвалив остаточний звіт.