AI 보조 방사선 전문의가 검사 수행, 새로운 연구 결과
저널에 발표된 대규모 연구Lancet Digital Health는 유방암 검진에서 인공지능을 단독으로 사용하든 보조자로 사용하든 직접 비교한 최초의 회사입니다. 과학자들은 그러한 시스템이 기존의 전문가들이 놓친 암을 찾을 수 있기를 희망합니다. 이것은 방사선 전문의가 더 많은 환자를 볼 수 있도록 시간을 확보하는 데 도움이 됩니다.
이 소프트웨어는Vara는 이 연구를 주도한 독일의 스타트업입니다. 이 회사의 AI는 이미 독일의 유방암 검진 센터의 4분의 1 이상에서 사용되고 있으며 올해 초 멕시코와 그리스의 병원에 도입되었습니다.
방사선 전문의의 도움으로 Vara 팀독일의 Essen 대학 병원과 뉴욕의 Memorial Sloan Kettering Cancer Center는 두 가지 접근 방식을 테스트했습니다. 첫 번째 경우 AI는 유방 조영술을 독립적으로 분석합니다. 또 다른 경우에는 AI가 정상으로 보이는 사진과 우려할 만한 사진을 자동으로 구분합니다. 그는 후자를 방사선 전문의에게 보내고 AI 점수를 보기 전에 검토합니다. 그런 다음 알고리즘은 의사가 감지하지 않은 암을 감지하면 경고를 발행합니다.
신경망을 훈련하기 위해 Vara는방사선 전문의의 메모, 초기 평가 및 환자의 암 여부에 대한 정보를 포함하여 367,000개 이상의 유방 조영술에서 얻은 AI 데이터를 통해 이러한 이미지를 "확실한 진단", "불확실한 진단", "정확한 진단"의 세 가지 범주 중 하나로 분류하는 방법을 학습합니다. " 질병". 그런 다음 두 가지 접근 방식에서 도출된 결론을 선별 센터에서 얻은 82,851개의 유방 조영술에 대해 실제 방사선 전문의가 내린 결정과 비교했습니다.
알고리즘과 의사가 협력할 때유방암을 3.6% 더 잘 발견했습니다. 이 접근 방식을 통해 정상적으로 보이는 사진을 자동으로 따로 보관할 수 있었습니다. 이러한 집중적인 합리화를 통해 방사선 전문의의 부담을 줄일 수 있습니다.
AI가 이미지에서 의심스러운 영역을 찾는 방법
비정상적이거나 명확하지 않은 결과스캔은 재검사가 필요합니다. 그러나 유방 조영술을 연구하는 방사선 전문의는 암 8건 중 1건을 놓치고 있습니다. 피로, 과로 및 하루 중 시간까지 모두 방사선 전문의가 수천 개의 이미지를 볼 때 종양을 얼마나 잘 감지할 수 있는지에 영향을 미칩니다. 시각적으로 미묘한 징후도 덜 놀라는 경향이 있으며, 주로 젊은 환자에서 발생하는 조밀한 유방 조직으로 인해 암 징후를 보기가 더 어렵습니다.
이 접근법은 방사선 전문의의 부족을 줄일 수 있으며,특히 환자 100만 명당 한 명의 방사선 전문의가 있는 국가에서는 더욱 그렇습니다. 인도보다 비례적으로 10배 많은 방사선 전문의가 있는 미국에서도 2033년까지 17,000명의 전문의가 부족할 것으로 예상됩니다.
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