RSNA马古利斯奖荣誉AI研究x射线成像|成像技术新闻阿根廷vs乌拉圭直播

阿里Guermazi,医学博士,硕士

2022年11月11日——2022年的北美放射学会(RSNA)亚历山大·r·马古利斯科学卓越奖将提交给阿里Guermazi,医学博士博士,理学硕士,放射学,“改善放射裂缝识别性能和效率使用人工智能。”

亚历山大·r·马古利斯命名的医学博士杰出的侦探和启发性放射学科学的,年度奖承认最佳原创科学的这篇文章发表在RSNA旗舰杂志,放射学。

“今年的马古利斯奖承认的人工智能领域的重要性日益增加。作者研究了裂缝的检测24放射科医生和临床医生没有人工智能,“放射学编辑David a . Bluemke说,医学博士博士“百分之十更好的裂缝检测是目前使用人工智能,同时减少放射科医生的时间。本研究验证了稳步上升的使用人工智能工具成为一个常规许多临床实践的一部分,特别是在肌肉骨骼放射学。”

在美国食品和药物管理局(FDA)登记的研究中,研究人员480年回顾性分析x射线检查各美国医院。

“人工智能可以是一个强大的工具来帮助放射科医生和其他医生提高诊断性能和提高效率,而潜在的改善患者体验在医院或诊所访问的时候,“Guermazi博士说,定量成像中心的主任,放射学和医学教授,副院长办公室的多样性Chobanian & Avedisian波士顿大学医学院放射科主任波士顿医疗保健系统。

研究人员包括x射线的四肢、骨盆、脊柱和肋骨。成人考试组包括21岁以上迹象的创伤和骨折发生率为50%。有240 350骨折患者和240例无骨折。

研究分析了两次24美国执照读者从六个不同的专业包括放射学、骨科手术,风湿病,急诊医学(包括医生和医师助理)和家庭医学。

Guermazi博士根据读数进行与和没有商业开发的软件使用一种算法训练准确地从多个机构带注释的x射线图像,获得在各种各样的系统。两者之间的读者有一个月时间分析。

“这项研究的结果显示绝对增益灵敏度检测骨折的10.4%的帮助下软件,软件显示的敏感性75.2%对64.8%没有软件的帮助,“Guermazi博士说。特异性的结果还揭示了绝对增长90.6%到95.6%——裂缝检测与软件的帮助。

虽然不是惊讶于算法的灵敏度,Guermazi没想到博士获得特异性。

“计算机辅助检测系统可以很容易地敏感,但通常在特异性带来重大损失。这里,算法也帮助减少假阳性利率,”他说。节约时间是一个很好的惊喜,鉴于算法带来了额外的信息看的本机映像。不明显,该算法将加快解释时间。”

Guermazi博士指出,团队面临的最重要挑战之一在这项研究是训练与AI 24具有不同背景的读者阅读。尽管这一挑战,他说,读者认为人工智能算法的使用简单,友好,非常直观。

临床验证研究正在进行,关注特定的身体部位,根据Guermazi博士建立了黄金标准使用CT / MRI检测放射学评估算法的能力可见和神秘的病变。

放射学“最终,我相信我的同事们将加入查看人工智能作为一个朋友而不是一个敌人,”Guermazi博士说。”变得更加清晰,能打败人类的眼睛在某些特定的、重复的或乏味的任务,AI将被视为一个伟大的附加重临床工作流程。”

马古利斯奖将在RSNA第108届科学大会和年度会议2022年(RSNA)在芝加哥,11月27-Dec。1。