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Engin Dikici、Matthew Bigelow、Luciano M. Prevedello、Richard D. White、Barbaros S. Erdal，“将 AI 集成到放射学工作流程中：研究、生产和反馈成熟度水平，”J. Med. Imag. 7 (1), 016502 (2020), doi: 10.1117/1.JMI.7.1.016502

摘要。我们提出了将基于人工智能 (AI) 的图像分析算法集成到现有放射学工作流程中的路线图，以便 (1) 放射科医生可以从 AI 带来的各种成像任务自动化增强中受益匪浅，并且 (2) 放射科医生的反馈可用于进一步改进 AI 应用程序。这是通过建立三个成熟度级别来实现的，其中 (1) 研究使放射科医生能够可视化基于 AI 的结果/注释，而无需生成新的患者记录； (2) 生产允许基于 AI 的系统生成存储在机构图片存档和通信系统中的结果； (3) 反馈为放射科医生提供了编辑 AI 推理结果的工具，以便定期重新训练已部署的 AI 系统，从而允许持续有机改进基于 AI 的放射学工作流程解决方案。一个案例研究（即使用 T1 加权对比增强三维 MRI 检测脑转移瘤）根据上述成熟度级别说明了特定基于 AI 的应用程序的部署细节。结果显示，给定的 AI 应用程序随着放射科医生的反馈而显着改善；由于放射科医生的裁决，错误检测的脑转移瘤（假阳性）数量从每位患者 14.2 个减少到 9.12 个，随后注释的数据集数量从 93 个增加到 217 个。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI: 10.1117/1.JMI.7.1.016502 ]