在人工智能和機器學(xué)習方面，已經(jīng)做出了無(wú)數預測，從而改變了患者護理時(shí)的影像篩查和診斷，而臨床研究和經(jīng)驗正在證明這一點(diǎn)。放射學(xué)家說(shuō)，這種影響對改善癌癥的診斷和護理質(zhì)量，閱讀者之間的一致性以及減少閱讀時(shí)間和不必要的活檢是真正的。一個(gè)光輝的例子針對乳房超聲成像的評估。
紐約市皇后區的Main Street Radiology已經(jīng)使用機器學(xué)習軟件分析乳房超聲圖像以進(jìn)行篩查和診斷了將近一年。Koios Medical的Koios DS乳房專(zhuān)用軟件可幫助放射科醫生快速而準確地評估病變特征和BI-RADS評估。與硬件無(wú)關(guān)，該軟件與大多數PACS兼容。
“該軟件的優(yōu)點(diǎn)在于，它允許的病變不符合確切的形狀，例如帶有一個(gè)或兩個(gè)微葉的橢圓形，或者邊緣處有隆起，”該科副院長(cháng)賴(lài)宇博士解釋說(shuō)?；屎髤^40位醫師的Main Street Radiology乳房成像。“它使我們有信心就是否真的令人擔憂(yōu)而進(jìn)行通話(huà)。”
放射科醫生在監視器上查看圖像，然后將圖標拖到目標病變上。該算法(已在數十萬(wàn)個(gè)乳腺病變圖像上進(jìn)行了訓練)提出了病變特征的建議以及初步的BI-RADS評估。于說(shuō)，該工具“非常簡(jiǎn)單”，他還是康奈爾大學(xué)威爾康奈爾醫學(xué)院放射學(xué)的臨床助理教授。“您看一下它，馬上就基本知道如何使用它。找到易于使用的東西是好的AI程序的關(guān)鍵。”
臨床研究證明ML算法可增強診斷?！稊底钟跋耠s志》上的一項研究表明，即將發(fā)布的Koios DS版本可以提高所有經(jīng)驗水平的所有放射線(xiàn)醫師在乳腺癌診斷中的乳腺癌準確性，這是值得注意的，因為研究表明醫師最多可以對同一病例進(jìn)行不同的解釋。每三個(gè)案例中 靈敏度從92%到97%增至97%到98%，特異性從38%到46%增至45%到52%。良性活檢率降低了25%至55%，而敏感性卻沒(méi)有降低。
2017年發(fā)表在《癌癥研究》上的一項類(lèi)似研究發(fā)現，癌癥鑒別率為100%，良性活檢減少了69%。
Yu還與她的同事們仔細觀(guān)察了一下，檢查了100例病理學(xué)病例。她說(shuō)：“這令人震驚，但對我們來(lái)說(shuō)很明顯，機器智能可以幫助我們作為放射線(xiàn)醫生，因為我們意識到我們可以避免40次活檢。” “它可以幫助我們做得更好。”
趕上更多癌癥
對于乳腺放射科醫生來(lái)說(shuō)，變得更好意味著(zhù)在減少假陽(yáng)性和不確定性診斷的同時(shí)捕捉更多真正的癌癥。后者可能給患者帶來(lái)壓力和不必要的風(fēng)險，因為接受診斷為“暫定”的診斷通常意味著(zhù)要進(jìn)行活檢，返回(或停留)以進(jìn)行更多影像檢查，或兩者兼而有之。
至于整個(gè)醫療領(lǐng)域的AI，放射學(xué)自然是AI的早期采用者。醫學(xué)圖像非常適合應用國防部用來(lái)識別人臉的相同ML技術(shù)。
抗擊乳腺癌的前線(xiàn)是將ML直接應用于患者護理的理想場(chǎng)所。據美國癌??癥協(xié)會(huì )稱(chēng)，乳腺癌是僅次于肺癌的女性癌癥死亡的第二大主要原因。然而，很大程度上要歸功于公眾意識的增強以及對篩查的早期發(fā)現，女性乳腺癌的死亡率從1989年到2015年下降了39%。
于說(shuō)，她在Main Street Radiology讀的病例中約有15%使用ML。她說(shuō)，這聽(tīng)起來(lái)可能很低，但是“非常有影響力，因為在某些情況下，您會(huì )抓撓頭。對此類(lèi)案件擁有第二意見(jiàn)會(huì )帶來(lái)很大的不同。”
關(guān)于患者
Yu還致力于改善患者體驗，并在患者護理過(guò)程中提高價(jià)值。實(shí)際上，文獻已經(jīng)開(kāi)始證實(shí)這一點(diǎn)。
2018年12月，來(lái)自加利福尼亞大學(xué)戴維斯分校的兩名醫師在《美國放射學(xué)雜志》上發(fā)表了一篇分析報告，得出結論說(shuō)人工智能技術(shù)可以自相矛盾地幫助放射線(xiàn)醫生證明其在人類(lèi)接觸領(lǐng)域的價(jià)值。
放射科醫生Shadi Aminololama-Shakeri，醫學(xué)博士和心臟科醫生，Javier E.López，醫學(xué)博士寫(xiě)道：“人工智能的希望是，它有可能使醫生擺脫自動(dòng)化可以更好地完成的任務(wù)。” “人工智能可以將我們的診斷準確性提高到可以重新關(guān)注醫患關(guān)系的水平。”
于表示同意，這完全取決于患者。她說(shuō)：“直到您意識到建議減少活檢和對良性發(fā)現進(jìn)行短期隨訪(fǎng)后，這種檢查的結果可能并不明顯。” “這些東西本身代表著(zhù)實(shí)踐的重大改進(jìn)。管理員必須意識到您的收益并不具體。但是，讓放射科醫生更加準確，更好地做到這一點(diǎn)本身是值得的。”
