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        深度學(xué)習(xí)顯示改善X線胸片解讀的潛力

        根據(jù)《放射學(xué)》雜志上發(fā)表的一項研究,一種先進(jìn)的人工智能(AI)可以像有經(jīng)驗的放射科醫(yī)生一樣有效地檢測出具有臨床意義的胸部X光檢查結(jié)果。研究人員表示,他們的發(fā)現(xiàn)基于一種稱為深度學(xué)習(xí)的AI,可以為AI胸部X射線照相模型的未來發(fā)展提供寶貴的資源。

        深度學(xué)習(xí)顯示改善X線胸片解讀的潛力

        胸部X光檢查或X射線檢查是全球最常見的影像學(xué)檢查之一,旨在幫助診斷咳嗽,發(fā)燒和疼痛等癥狀的來源。盡管它很受歡迎,但是考試還是有局限性的。

        我們發(fā)現(xiàn),胸部X光片的解釋有很多主觀性。閱讀器之間的重要變異性和檢測重要臨床發(fā)現(xiàn)的次優(yōu)敏感性可能會限制其有效性。”

        深度學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜的AI類型,可以訓(xùn)練計算機(jī)識別細(xì)微的模式,它有可能改善胸部X射線解釋能力,但它也有局限性。例如,源自一組患者的結(jié)果不能總是推廣到整個人群。

        Google Health的研究人員開發(fā)了用于胸部X射線解釋的深度學(xué)習(xí)模型,該模型克服了其中一些限制。他們使用兩個大型數(shù)據(jù)集來開發(fā),訓(xùn)練和測試模型。第一個數(shù)據(jù)集包含來自印度五家醫(yī)院的超過750,000張圖像,而第二個數(shù)據(jù)集包含國立衛(wèi)生研究院(NIH)公開提供的112,120張圖像。

        放射科醫(yī)生小組召集起來,為用于訓(xùn)練模型的胸部X射線上可見的某些異常情況創(chuàng)建參考標(biāo)準(zhǔn)。

        Google Health產(chǎn)品經(jīng)理醫(yī)學(xué)博士Daniel Tse說:“胸部X射線解釋通常是定性評估,從深度學(xué)習(xí)的角度來看這是有問題的。“通過使用大量多樣的胸部X射線數(shù)據(jù)和基于面板的裁決,我們能夠?qū)δP瓦M(jìn)行更可靠的評估。”

        深度學(xué)習(xí)模型的測試表明,它們與放射線醫(yī)生的表現(xiàn)相當(dāng),可檢測到額胸X線片的四個發(fā)現(xiàn),包括骨折,結(jié)節(jié)或腫塊,不透明(X線片上的異常外觀,通常指示疾病)和氣胸(肺和胸壁之間的空腔中存在空氣或氣體)。

        放射科醫(yī)生的裁決導(dǎo)致專家對用于模型調(diào)整和性能評估的標(biāo)簽的共識增加??傮w共識從最初閱讀后的略高于41%增長到裁決后的近97%。

        研究人員說,嚴(yán)格的模型評估技術(shù)比現(xiàn)有方法具有優(yōu)勢。首先從基于醫(yī)院的廣泛臨床影像集開始,然后對各種病例進(jìn)行采樣并報告人口調(diào)整指標(biāo),結(jié)果將更具代表性和可比性。另外,放射科醫(yī)生的裁決提供了一個參考標(biāo)準(zhǔn),該參考標(biāo)準(zhǔn)比其他方法更敏感,更一致。

        謝醫(yī)生說:“我們相信這項工作中使用的數(shù)據(jù)采樣有助于更準(zhǔn)確地表示這些情況的發(fā)生率。” “向前邁進(jìn),深度學(xué)習(xí)可以提供有用的資源,以促進(jìn)繼續(xù)開發(fā)用于胸部X線照相的臨床有用的AI模型。”

        研究小組已通過以下鏈接為其他研究人員提供了數(shù)千種NIH圖像的專家評審標(biāo)簽:https:// 云。谷歌。com / Healthcare / docs / resources / public-datasets / nih-chest#additional_labels。

        Shetty說:“ NIH數(shù)據(jù)庫是一個非常重要的資源,但是當(dāng)前的標(biāo)簽很嘈雜,這使得解釋這些數(shù)據(jù)的結(jié)果變得困難。” “我們希望標(biāo)簽的發(fā)布將有助于該領(lǐng)域的進(jìn)一步研究。”

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