放射学中的人工智能
放射学中的人工智能使用深度学习来检测、测量和标记 X 射线、CT 和 MRI 扫描等医学图像中的发现结果。
概述
It acts as a tireless second reader that boosts accuracy and speeds up overloaded radiology departments.
深入探讨
放射学会产生大量图像，人工智能可以帮助发现人类可能错过的细微异常或对紧急病例进行分类。经过标记扫描训练的卷积神经网络可以在 CT 上检测肺结节、标记颅内出血、识别糖尿病视网膜病变并测量肿瘤生长。 FDA 已经批准了数百种人工智能放射设备，其中许多用于分类，例如将可能的中风或气胸推到工作列表的顶部，以便在几分钟内读取。研究表明，在乳房 X 光检查等狭窄任务上，人工智能可以与放射科医生相媲美或超越，而人类与人工智能相结合的工作流程通常会击败其中任何一个。至关重要的是，大多数工具只是辅助而不是取代放射科医生签署最终报告。
技术洞察
主力是卷积神经网络，它从数百万像素中学习分层视觉特征、边缘、纹理，然后是形状。对于勾画肿瘤轮廓等任务，U-Net 等分割架构会标记每个像素。模型在大型注释数据集上进行训练，并通过敏感性、特异性和 AUC 来判断性能。一个主要挑战是泛化，在一家医院的扫描仪上训练的模型可能会由于设备、协议和患者群体的差异而在另一家医院的扫描仪上降级，这称为域转移。
战略影响
背景与规则
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
质量控制
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
构建选择
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
人工智能在放射学领域的未来
预计人工智能将从单任务探测器转向读取多种模式并整合患者病史和先前扫描的基础模型。生成模型已经起草了初步报告供放射科医生编辑，重点正在转向跨人口统计的可靠性、校准和偏差审核。监管机构和专业机构正在加强验证和上市后监控。可能的终点是增强，使放射科医生从常规测量和分类中解放出来，以便他们专注于复杂的病例和患者护理。
现实世界的实施
人工智能分类工具会扫描传入的头部 CT，并立即标记可疑的脑出血，以便放射科医生首先读取它们。
乳房X光检查人工智能会突出显示可疑区域，并作为第二个阅读器来更早发现乳腺癌。
算法在后续 CT 扫描中自动测量和跟踪肿瘤大小，从而节省放射科医生的手动工作。
人工智能可以在没有现场眼科专家的诊所中筛查糖尿病视网膜病变的视网膜照片，从而实现更早转诊。
风险与防护栏
监管要求可能会使原本强大的原型失效。
历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
实施路线图
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
在启动前设计审计跟踪和文档。
尽早验证合规性和安全义务。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
不断探索
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常见问题
What is AI in Radiology?
放射学中的人工智能使用深度学习来检测、测量和标记 X 射线、CT 和 MRI 扫描等医学图像中的发现结果。它充当不知疲倦的第二阅读器，提高准确性并加快超负荷的放射科的速度。
哪种神经网络架构是分析放射图像的主力？
卷积神经网络 (CNN) 从图像像素中学习分层视觉特征并主导医学图像分析。
如今，经 FDA 批准的人工智能工具在放射学中的常见作用是什么？
许多经过清理的工具可以对时间紧迫的发现进行分类，以便首先阅读它们，而放射科医生仍然在报告上签名。
放射学人工智能中的“领域转移”指的是什么？
当根据一个机构的数据训练的模型面对不同的设备、协议或人群时，域转移就是退化。
哪种架构通常用于逐像素勾画（分割）肿瘤？
U-Net 是一种标记每个像素的分割架构，非常适合描绘肿瘤或器官等结构。
人类与人工智能相结合的工作流程通常如何执行乳房 X 光检查等任务？
研究经常表明，人类与人工智能的组合优于放射科医生或算法本身。