對結(jié)直腸息肉進行分類的人工智能在臨床上被證明是有用的
新罕布什爾州黎巴嫩——在2020 年的一項研究中,達特茅斯和達特茅斯-希區(qū)柯克諾里斯棉花癌癥中心的研究人員開發(fā)了人工智能 (AI) 來區(qū)分結(jié)腸鏡檢查期間切除的四種主要類型的結(jié)直腸息肉。該模型不僅產(chǎn)生了在執(zhí)業(yè)病理學(xué)家層面證明準(zhǔn)確性和敏感性的結(jié)果,而且經(jīng)受住了使用跨越美國多個機構(gòu)的廣泛數(shù)據(jù)集的評估,證明 AI 模型是可推廣的,并且可以在廣泛的外部數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練。
現(xiàn)在,由賽義德·哈桑普爾 (Saeed Hassanpour) 博士領(lǐng)導(dǎo)的臨床研究團隊將之前基于回顧性數(shù)據(jù)并離線進行的研究從工作臺帶到了床邊。他們的新研究發(fā)表在JAMA Network Open 上,將 AI 模型作為一種工具,可供臨床病理學(xué)家輕松使用。
該臨床試驗涉及來自達特茅斯 - 希區(qū)柯克醫(yī)學(xué)中心和新罕布什爾州柴郡醫(yī)學(xué)中心的 15 名病理學(xué)家,旨在將作為人工智能增強數(shù)字系統(tǒng)一部分的深度學(xué)習(xí)模型的性能與顯微鏡的標(biāo)準(zhǔn)使用進行比較。
“通過前瞻性臨床試驗評估該工具表明,與使用顯微鏡的傳統(tǒng)過程相比,人工智能增強的數(shù)字系統(tǒng)顯著提高了病理學(xué)家對息肉分類的準(zhǔn)確性,”Hassanpour 說。
在使用人工智能增強數(shù)字系統(tǒng)之前,病理學(xué)家觀看了一個五分鐘的培訓(xùn)視頻,閱讀了模型工作原理及其結(jié)果如何生成的簡要摘要,并使用一組十張樣本幻燈片進行練習(xí),以熟悉該系統(tǒng)。
在試驗期間,所有病理學(xué)家使用數(shù)字系統(tǒng)進行評估的平均時間持續(xù)減少。相比之下,在顯微鏡使用評估過程中,閱讀時間沒有顯著變化,這是病理學(xué)家擁有多年經(jīng)驗的工具。
總體而言,數(shù)字系統(tǒng)的平均系統(tǒng)可用性量表得分表明可用性“良好”,“這令人鼓舞,”Hassanpour 說,“考慮到我們系統(tǒng)的培訓(xùn)和使用期很短。”此外,病理學(xué)家表示,該數(shù)字系統(tǒng)“易于使用和導(dǎo)航”,“使用直觀”,并且“快速平穩(wěn)地平移和平移”。
值得注意的是,一半?yún)⑴c的病理學(xué)家表示他們將在臨床實踐中使用該工具的一個版本。15 人中有 12 人評論說,他們的經(jīng)歷要么積極改變,要么支持他們對人工智能在臨床實踐中的作用的積極看法。
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