AI により、外来の画像診断サイトで放射線医学レポートの作成が約 82% 高速化されました。

アリゾナ州スコッツデールに本社を置く SimonMed は、米国最大の外来医療画像提供者および放射線科診療所の 1 つです。 カバーします 10 州に 150 以上の拠点があり、サブスペシャリティの訓練を受けた放射線科医が 200 人以上います。

SimonMed は、3T MRI、CT、超音波、3D マンモグラフィー、PET/CT、核医学、DEXA、X 線などを含む診断スキャンのあらゆるモダリティを提供します。

重要な質問に答える

この医療提供者組織は、患者ケアを改善し、診断ツールを強化するために AI ツールを検討していました。

「例えば、私たちは現在、骨折や肺炎の可能性を特定するためにAIなどの『トリアージ』プログラムを使用しています」と述べた。 ジョン・サイモン博士、サイモンメッドCEO。 「これらの症例は STAT とマークされ、放射線科の読み取りキューに入れられ、通常 10 分以内に読み取りが行われます。このトリアージ機能により、陽性症例の好転の期待が根本的にリセットされ、引き続き他の検査に進むことになります。

「診断ツールの強化という点では、3D 乳房 AI は当社の 3D マンモグラム プログラムに 2 回目の読み取りを提供し、当社チームの優れた感度と特異性を保証します。」と同氏は続けました。 「AI が診断ツールを強化するもう 1 つの方法は、非対称な脳容積損失や白質経路の混乱のマッピング、冠状動脈の血流の計算など、放射線科医には必ずしも見えない所見を特定することです。」

AI ツールを導入する前に、SimonMed スタッフは次のような一般的な質問をしていました。

• 陽性症例を特定し、医療提供者や患者により迅速に通知するにはどうすればよいでしょうか?

• レポートの感度と特異性を高めるにはどうすればよいでしょうか?

• 放射線科医には見えないが画像内に存在する追加の定量的またはパターン化されたデータはありますか?

• 以前の試験とより正確に比較するにはどうすればよいですか?

アクセスの確保

「AI に関する私たちのアプローチは、AI を放射線科医のワークフローに統合しながら、これらのプログラムの基礎となる強力なテクノロジーに確実にアクセスできるようにすることです」と Simon 氏は説明しました。 「一部のプログラムは画像の単純なオーバーレイを提供しますが、より洗練されたプログラムでは特定のプログラムにプラットフォームを提供する傾向にあります。

「私たちはこれらのプログラムを使用して、AI の所見が各患者に最適化されていることを確認します」と彼は続けました。 「私たちはこのテクノロジーを紹介プロバイダーにも紹介しています。たとえば、肺結節の容積測定は、一般に変化の評価において 2D 測定よりも感度が高いですが、標準化された報告プロトコルの多くは 2D に焦点を当てていますが、容積測定が重要であることは長年知られていました。一般的にはより正確です。」

この新しい知識を臨床ケアに適切に組み込むには、チーム間の協力が必要になると同氏は付け加えた。

成功指標

SimonMed は、これまでの結果の研究を実施しました。 AI ツールにより放射線科レポートが約 82% 改善されました Simon 氏の報告によると、自動化を行わない場合の測定値よりも速いとのことです。 品質を評価するための研究のパフォーマンス分析部分では、14 の SimonMed センターにわたる 1,442 人の患者を使用して、この技術が骨ごとに 96.9% ～ 100% の感度範囲を持つことを確認しました。

同様の AI の利用を検討している他のプロバイダー組織も、トリアージと診断の両方の目的でこのテクノロジーを検討する必要があると Simon 氏はアドバイスします。

「要件は多少異なり、KPIも異なります」と彼は結論付けました。 「診断の強化という点では、このツールは本当に驚くべきものになる可能性があります。この分野は急速に進化しているため、オープンマインドで好奇心を持つことが重要です。」

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