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根據《放射學》上發表的新研究，可以訓練深度學習算法在急診室(ED)的環境中標記可疑的胸部X光。

韓國首爾國立大學醫學院放射學系Eui Jin Hwang寫道：“要使DL算法在醫學成像中在臨床上有用，應在反映該新技術臨床應用的研究樣本中驗證其性能，”同事。“因此，我們的研究目的是評估DL算法在ED設置中具有臨床相關異常的胸部X光片識別中的性能。”

作者使用先前開發的深度學習算法來分析來自2017年1月1日至2017年3月31日接受過一次ED并接受了胸部X光檢查的1,000多名連續患者的數據。然后將該算法的性能與一組患者的性能進行了比較。應召集的放射科住院醫師，他們照常解釋了影像學發現。

總體而言，該團隊發現該算法在ROC曲線(AUC)下的面積為0.95，可用于檢測相關異常。在研究小組選擇的高靈敏度臨界值(概率得分為0.16)下，它的敏感性為88.7%，特異性為69.6%。在團隊選擇的高特異性臨界值(概率得分為0.46)下，靈敏度為81.6%，特異性為90.3%。

同時，居民比算法具有更高的特異性和更低的靈敏度，但是當使用算法的輸出時，他們的靈敏度確實提高了。

作者寫道：“在這項臨時回顧性研究中，該算法在對ED的臨床相關異常影像學影像進行分類中顯示出了很高的效率，” “這表明該深度學習算法已準備好在受控的實時ED設置中進行進一步測試。”

作者指出，此外，他們評估的算法可能會對篩查或分診患者產生重大影響。

Hwang等人說：“在研究期間，在具有相關異常的X線照片中，圖像獲取和報告之間的時間間隔矛盾地更長。” 寫道。“在這方面，該算法可通過在ED醫生和放射科醫生解釋之前對X光片進行檢查來改善ED中的臨床工作流程。該算法可以告知醫生和放射科醫生，如果相關疾病的可能性很高，需要及時進行診斷和管理。”

關鍵詞： 人工智能 放射科醫生 的可能性