医药前沿|医疗中心正在迅速使用AI来识别大血管闭塞和诊断中风
来源：医生在线
时间：2019/12/05 17:25
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较近发表的系统评价显示，主要医疗中心正在迅速使用人工智能(AI)来识别大血管闭塞(LVO)和诊断中风。尽管AI有可能加快治疗速度并解决许多患者的关键时间延迟问题，但作者NickMurray(美国斯坦福大学)和同事们承认，该软件很复杂，不同软件的性能差异很大。人工智能产品。
Murray及其同事坚持认为，“尚未完善AI对急性中风的诊断”，并且仍然存在错误。他们提到经过同行评审的文献，这些文献报告了AI算法的平均灵敏度指标为68%，“这表明AI算法可能会丢失多达三分之一的成像输出结果”。在这种情况下，研究人员提出了AI失败的原因：“放射成像扫描异常来自先前存在的中枢神经损伤，造影剂不足，无法校正患者的运动以及曲折的血管，无法评估造影剂。”因此，具有较 高性能和自动化功能的软件必不可少。
此外，该团队写道，“由于一些AI算法报告的特异性较低，因此由医生严格审查放射图像仍然很重要”。作者还认为，尽管LVO检测方法旨在提高阳性检测率，但“将注意到医生负担增加的包含假阳性扫描次数的负担”。
为了适应AI的这些进步，用于LVO诊断的验证研究正在迅速发展。尽管如此，研究人员坚持认为，“迫切需要对“基本事实”有一个清晰的定义，以对其进行一致的评估。”他们强调：“拥有一套一致的指标对于改善急性卒中护理中的AI至关重要。”
斯坦福大学和约翰·霍普金斯(美国巴尔的摩)的团队描述了应用于中风的AI和机器学习(ML)的基础知识：“ML是与AI相关的研究领域，为发现和制定决策规则提供了工具从数据。对于中风，任何AI或ML算法的主要目标都是从3D断层图像中可靠地识别出特征(例如LVO)的存在与否。”
Murray及其同事坚持认为，“尚未完善AI对急性中风的诊断”，并且仍然存在错误。他们提到经过同行评审的文献，这些文献报告了AI算法的平均灵敏度指标为68%，“这表明AI算法可能会丢失多达三分之一的成像输出结果”。在这种情况下，研究人员提出了AI失败的原因：“放射成像扫描异常来自先前存在的中枢神经损伤，造影剂不足，无法校正患者的运动以及曲折的血管，无法评估造影剂。”因此，具有较 高性能和自动化功能的软件必不可少。
此外，该团队写道，“由于一些AI算法报告的特异性较低，因此由医生严格审查放射图像仍然很重要”。作者还认为，尽管LVO检测方法旨在提高阳性检测率，但“将注意到医生负担增加的包含假阳性扫描次数的负担”。
为了适应AI的这些进步，用于LVO诊断的验证研究正在迅速发展。尽管如此，研究人员坚持认为，“迫切需要对“基本事实”有一个清晰的定义，以对其进行一致的评估。”他们强调：“拥有一套一致的指标对于改善急性卒中护理中的AI至关重要。”
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