Az Innopolis Egyetem, a Kazany Állami Orvostudományi Egyetem kutatói és
Egy kísérletben, amelyet a Journal ofA Digital Imagingben négy gyakorló radiológus vett részt 3-30 éves szakmai tapasztalattal. A vizsgálat során a tudósok feljegyezték, hogyan mozog az orvos tekintete a röntgen vizsgálatakor. Az elsődleges elemzés megmutatja, hogy mennyi ideig tart a szakembernek a kép értékelése, és mely területek vonzzák az orvos figyelmét. A mesterséges intelligencia segítségével végzett további elemzés kulcsfontosságú mintákat tárt fel.
Szemkövető rendszerrel felszerelt radiológus munkahelye kísérlet lefolytatásához. Kép: Innopolis Egyetem
A radiológusokat 400 elemzésére kérték fela mellkasi szervek képei egy speciális eszközön, amelyen egy kiegészítőleg telepített rendszer található a szemkövetéshez. Az Innopolis Egyetemen kifejlesztett, az U-Net neurális hálózat módosított architektúráján alapuló algoritmus mellkasröntgenfelvételeken azonosította a tüdő kontúrját, és megmérte a tüdőkép azon területét, amelyet az orvos nézett.
A radiológusok átlagosan 55-65%-át vizsgálták megtüdőterület röntgenfelvételen. A kísérlet azt mutatta, hogy minél több képet értelmeztek az orvosok, a tüdő kisebbik részét fedték le egy pillantással, a legtapasztaltabb, harminc éves tapasztalattal rendelkező radiológus pedig egy pillantással kimutatta a tüdő legkisebb lefedettségi területét.
Ilya Pershin, kutatómérnök, Mesterséges Intelligencia Orvostudományi Laboratórium, Innopolis Egyetem
A tanulmány megállapította, hogy minden 100a vizsgált képek közül átlagosan 1,3-7,6%-kal csökkent a röntgenfelvétel területe, amelyre az orvos figyel. A fáradtság röntgenanalízisre kifejtett hatását minden orvosnál és különféle kórképeknél megfigyelték a képeken, de eltérő módon: veszélyes elváltozások jeleinek jelenlétében a „fáradt” radiológusok is alaposabban tanulmányozták a képeket.
Példa azoknak a területeknek a felmérésére, amelyekre az orvosok szeme szegeződött. Kép: Innopolis Egyetem
A tanulmány készítői megjegyzik, hogy a hiányzóa képen látható patológia a radiológusok egyik leggyakoribb orvosi hibája. Annak megértése, hogy a fáradtság és más tényezők hogyan befolyásolják a képelemzés minőségét, segít optimalizálni az AI-rendszereket a képelemzéshez, és több információval támogatja a radiológusokat a pontos diagnózis felállításához.
Olvass tovább:
Kiderül a Jupiter műhold vörös csíkjainak rejtélye
A migrén és a fejfájás új magyarázatot talált
"Lehetetlen" bolygót találtak. Dacol a modern tudományokkal