放射線科医は画像処理用 AI で主導権を握る必要がある

放射線医学における AI に関する話題はこれまで以上に大きくなっていますが、誇大広告と現実をどのように区別すればよいのでしょうか?の アメリカ放射線大学 (ACR) はこの質問に答えようとしています。どうやって？彼らは、AI に関する主張を、一度に 1 つのツールずつ検証しています。

ACR では、ベルナルド ビッツォ博士と彼のチームが組織の AI 検証の取り組みを主導しています。 今日のヘルスケア IT RSNA24 カンファレンスで、米国放射線医学会データサイエンス研究所 (ACR DSI) の副最高科学責任者であるビッツォ博士に話を聞いて、さらに詳しく聞きました。

Assess AI のようなプログラムを通じて、AI ツールの有効性を検証するだけでなく、実際のワークフローに確実にシームレスに統合できるようにしています。 「多くの AI が使用されていますが、監視されている AI はそれほど多くありません」とビッツォ博士は RSNA24 での会話の中で述べました。 ACR は 15 の施設でツールを試験的に運用することで、AI がどのようにして放射線医学の実践を真に強化できるかという核心を掘り下げています。

重要なポイント

1. 放射線医学における生成 AI。 ACR は、Healthcare AI Challenge を通じて、レポートの効率を再定義することを目的として、放射線科レポート全体を草案し、患者データを要約できる生成 AI ツールを模索しています。
2. 包括的な検証。 ACR での AI 検証には、研修生から経験豊富な放射線科医まで、スキル レベルに応じたテスト ツールが含まれており、AI があらゆる経験レベルのユーザーをサポートします。
3. 放射線科医が主導します。 ACR のアプローチは、患者の安全性と臨床的関連性を確保するために、アルゴリズムではなく放射線科医が AI ツールの開発と展開を推進する必要があることを強調しています。

ACR における独自の AI への取り組み

ACR の Web サイトによると、ACR DSI は「放射線医学専門家、業界リーダー、政府機関、患者、その他の関係者と協力して、患者ケアの改善に役立つ人工知能アプリケーションの開発と実装を促進します。」

ACR DSI は現在実行中です 4つのプログラム:

1. Assess-AI – 臨床現場でアルゴリズムのパフォーマンス監視を提供する AI の品質レジストリ
2. ARCH-AI – 画像読影における AI 使用のための一連のガイドラインに基づく国家 AI 品質保証プログラム
3. AI-Lab – 放射線科医が AI の基礎を学ぶのを支援する教育プログラム
4. AI Central – 米国で市販されているイメージング AI 製品の検索可能なディレクトリ

ACR DSI は、これらすべてのプログラムを通じて、放射線科医がその分野で AI を使用するための十分な準備ができていることを確認し、AI を活用して診断の精度を維持しながら作業負荷を軽減できるツールを提供したいと考えています。

「私たちは、これらの AI ツールが経験豊富な放射線科医に対してだけでなく、研修医から熟練した専門家まで、さまざまなスキル レベルに対してどのように機能するかを確認したいと考えています」と Bizzo 博士は説明しました。

放射線科医が主導権を握る必要がある

AIは特効薬ではありません。これは強力なツールであり、その可能性を最大限に引き出すには厳密な検証が必要です。これが、ビッツォ博士が ACR DSI で主導するのを支援している研究の基礎です。ビッツォ博士が適切に述べたように、「放射線科医は運転席に座って、これらのツールのテストと展開の方法を決定する必要があります。」この協力的なアプローチを採用することで、ACR は AI が放射線科医にサービスを提供するだけでなく、患者にサービスを提供する能力を強化します。

ACR について詳しくは、次の URL をご覧ください。 https://www.acr.org/

ACR DSI の詳細については、次の URL をご覧ください。 https://www.acrdsi.org/

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