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2024-11-16 15:24:00
この研究のために、チームはAIシステムを通じてPTXが疑われる患者から2021年1月から2023年3月までに取得した胸部X線写真を遡及的に実行した。含まれる各患者は当時、参照標準として使用された胸部CT検査も受けていました。 AI のパフォーマンスは、最初に検査を読影した放射線科医のパフォーマンスと比較されました。
AI システムは、精度 74%、感度 66%、特異度 93% を達成しました。放射線科医の精度は 77% とわずかに高かったが、感度も高く、特異度は低かった。パフォーマンスは非常に似ていましたが、患者が理想的な位置にない場合、AI のパフォーマンスはさらに不安定になりました。
この研究で観察されたシステムのパフォーマンスは、以前の研究で達成されたものよりも劣っていました。同グループは、これはソフトウェアが読み取る試験の種類によるものであると示唆した。この最新の分析に含まれた検査のほぼ 70% は、ベッドサイドで仰臥位の患者から取得されたもので、これは画像が立位の前後方向のビューではなく、前後方向のビューでもキャプチャされたことを意味します。
「仰臥位の患者では、肺尖部での組織の重なりがより大きくなり、医療機器の存在を必要とする重篤な疾患を患っている可能性があり、その結果、これらの領域での組織の重なりがさらに重なり、ソフトウェアによる検出の可能性が妨げられる可能性があります。」小さなPTXです」とグループは説明し、これらの症例は人間の放射線科医にとっても解釈が難しい可能性があると付け加えた。
同グループは、人間のリーダーと同様に、AI システムもより困難なデータセットで追加のトレーニングを必要とするだけだと示唆しました。これにより、将来的には PTX のスタンドアロン リーダーとして機能する道が開かれる可能性があります。
研究結果について詳しく知る ここ。
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