Cercetători de la Universitatea Innopolis, Universitatea de Medicină de Stat din Kazan și
Într-un experiment descris într-un articol din Journal ofAu participat la Digital Imaging, patru radiologi cu experiență profesională de la trei până la 30 de ani. În timpul studiului, oamenii de știință au înregistrat cum se mișcă privirea medicului atunci când studiază o radiografie. Analiza primară arată cât timp îi ia specialistului să evalueze imaginea și ce zone atrag atenția medicului. Analize ulterioare folosind AI au dezvăluit modele cheie.
Locul de muncă al unui radiolog echipat cu un sistem de urmărire a ochilor pentru efectuarea unui experiment. Imagine: Universitatea Innopolis
Radiologii au fost rugați să analizeze 400imagini ale organelor toracice pe un dispozitiv special cu un sistem instalat suplimentar pentru urmărirea ochilor. Un algoritm dezvoltat la Universitatea Innopolis pe baza unei arhitecturi modificate a rețelei neuronale U-Net a identificat conturul plămânilor pe radiografiile toracice și a măsurat zona imaginii pulmonare pe care medicul a privit-o.
În medie, radiologii au examinat 55 până la 65% dinzona pulmonară pe radiografie. Experimentul a arătat că cu cât doctorii au interpretat mai multe imagini, cu atât partea mai mică a plămânilor au acoperit cu o privire, iar cel mai experimentat radiolog cu treizeci de ani de experiență a demonstrat cea mai mică zonă de acoperire a plămânilor cu o privire.
Ilya Pershin, inginer de cercetare, Laboratorul de inteligență artificială în medicină, Universitatea Innopolis
Studiul a constatat că pentru fiecare 100dintre imaginile studiate, zona radiografiei, la care medicul acordă atenție, a scăzut în medie cu 1,3–7,6%. Efectul oboselii asupra analizei cu raze X a fost observat la toți medicii și diverse patologii din imagini, dar în moduri diferite: în prezența semnelor de modificări periculoase, chiar și radiologii „oboșiți” au studiat imaginile cu mai multă atenție.
Un exemplu de evaluare a zonelor pe care s-au fixat ochii medicilor. Imagine: Universitatea Innopolis
Autorii studiului notează că cei dispăruțipatologia din imagine este una dintre cele mai frecvente erori medicale ale radiologilor. Înțelegerea modului în care oboseala și alți factori afectează calitatea analizei imaginii va ajuta la optimizarea sistemelor AI pentru analiza imaginilor și va sprijini radiologii cu mai multe informații pentru a face un diagnostic precis.
Citeste mai mult:
Misterul dungilor roșii de pe satelitul lui Jupiter este dezvăluit
Migrenele și durerile de cap au găsit o nouă explicație
A găsit o planetă „imposibilă”. Ea sfidează știința modernă