이노폴리스 대학교, 카잔 국립 의과 대학교 및
Journal of Journal의 기사에 설명된 실험에서Digital Imaging, 3년에서 30년의 전문 경력을 가진 4명의 방사선 전문의가 참여했습니다. 연구 중에 과학자들은 엑스레이를 연구할 때 의사의 시선이 어떻게 움직이는지 기록했습니다. 1차 분석은 전문가가 이미지를 평가하는 데 걸리는 시간과 의사의 주의를 끄는 영역을 보여줍니다. AI를 사용한 추가 분석에서 주요 패턴이 드러났습니다.
실험을 수행하기 위해 시선 추적 시스템을 갖춘 방사선 전문의의 작업장. 이미지: 특구대학교
방사선 전문의는 400개를 분석하도록 요청받았습니다.아이트래킹을 위한 시스템이 추가로 설치된 특수 장치의 흉부 장기 이미지. U-Net 신경망의 수정된 아키텍처를 기반으로 이노폴리스 대학에서 개발한 알고리즘은 흉부 엑스레이에서 폐의 윤곽을 식별하고 의사가 본 폐 이미지의 면적을 측정했습니다.
평균적으로 방사선 전문의는 55~65%의엑스레이에서 폐 영역. 실험 결과, 의사가 해석한 이미지가 많을수록 시선으로 가린 폐 부분이 작아졌고, 30년 경력의 가장 경험이 많은 방사선 전문의가 시선으로 폐의 가장 작은 면적을 시연했습니다.
Ilya Pershin, 연구 엔지니어, Innopolis University 의학 인공 지능 연구실
연구에 따르면 100명당연구 이미지 중 의사가 주의를 기울이는 방사선 사진의 영역은 평균 1.3–7.6% 감소했습니다. X 선 분석에 대한 피로의 영향은 이미지의 모든 의사와 다양한 병리에서 관찰되었지만 다른 방식으로 위험한 변화의 징후가있는 경우 "피곤한"방사선 전문의도 이미지를 더 신중하게 연구했습니다.
의사의 눈이 고정된 영역을 평가하는 예. 이미지: 특구대학교
이 연구의 저자는 누락된사진의 병리학은 방사선 전문의의 가장 흔한 의료 오류 중 하나입니다. 피로 및 기타 요인이 이미지 분석의 품질에 어떤 영향을 미치는지 이해하면 이미지 분석을 위한 AI 시스템을 최적화하고 방사선 전문의가 정확한 진단을 내릴 수 있도록 더 많은 정보를 지원할 수 있습니다.
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