3 医疗保健系统和医疗设备面临网络入侵风险增加以获取经济利益 (2014 年 4 月 8 日),FBI 网络部门私营行业通知(网址为 https://info.publicintelligence.net/FBI-HealthCareCyberInpulsion.pdf)(最后访问时间为 2023 年 3 月 14 日)。
背景:随着 COVID-19 负担的加重,快速可靠的筛查方法势在必行。胸部 X 光片在快速分诊患者方面起着关键作用。不幸的是,在资源匮乏的环境中,训练有素的放射科医生很少。目的:本研究评估并比较人工智能 (AI) 系统与放射科医生在检测 COVID-19 胸部 X 光片发现方面的表现。受试者和方法:测试集包括三个月内 457 张疑似 COVID-19 肺炎患者的 CXR 图像。一位拥有 13 年以上经验的放射科医生和人工智能系统 (NeuraCovid,一款与人工智能模型 COVID-NET 配对的 Web 应用程序) 对 X 光片进行了评估。通过计算灵敏度、特异性和生成受试者工作特征曲线来比较人工智能系统和放射科医生的表现。RT-PCR 测试结果被用作金标准。结果:放射科医生的灵敏度和特异性分别为 44.1% 和 92.5%,而 AI 的灵敏度和特异性分别为 41.6% 和 60%。AI 系统将 CXR 图像正确分类为 COVID-19 肺炎的曲线下面积为 0.48,放射科医生为 0.68。放射科医生的预测优于 AI,P 值为 0.005。结论:放射科医生检测 COVID-19 肺部病变的特异性和灵敏度优于 AI 系统。
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域,现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点,通常是通过检测、分割或分类等任务。然而,这些方法通常被设计为黑盒模型,缺乏可解释性。在本文中,我们介绍了可解释人工智能 (I-AI),这是一种新颖的统一可控可解释流程,用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题:放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度,我们提供了一个统一的解决方案,可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同,这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息,而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型,可以精确控制解释过程,同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型,我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验,我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图,它编码了充分和相关的信息,仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
背景:使用文本报告向父母和对赔偿权提出异议的法律专业人士传达患有长期缺氧缺血性损伤 (HII) 的儿童的双侧、对称性和区域性皮质脑萎缩可能很困难。使用标准的横截面图像向外行人解释双侧、区域性脑成像也具有挑战性。大脑表面的单一平面图像,就像从地球仪中得出地球地图一样,可以通过磁共振成像 (MRI) 扫描的曲面重建生成,即墨卡托地图。外行人在未经事先培训的情况下识别异常“墨卡托脑图”的能力需要在非医疗环境中使用前进行评估。目的:确定外行人在未经事先培训的情况下检测异常儿童墨卡托平面脑图的灵敏度和特异性。方法和材料:向 111 名参与者分别提供 10 张墨卡托脑图。这些地图包括 5 个 HII、1 个皮质发育不良和 4 个正常病例。参与者需要识别异常扫描。计算了总体和参与者亚组的敏感性和特异性。结果:总体敏感性和特异性分别为 67% 和 80%。普通放射科医生(n = 12)的敏感性和特异性分别为 91.2% 和 94.6%。外行人(n = 54)的敏感性为 67%,特异性为 80%。结论:放射科医生的高特异性和敏感性验证了该技术在区分皮质病理异常扫描方面的有效性。外行人使用墨卡托地图识别异常大脑的高特异性表明,这是一种向外行人展示儿童 HII 皮质 MRI 异常的可行沟通工具。
背景:虽然乳房 X 线摄影通常用于乳腺癌检测,但在资源受限的国家广泛实施这一技术具有挑战性。基于人工智能的 Thermalytix 是一种低成本、便携、无辐射的自动化测试,可用于检测所有年龄段的女性乳腺癌。尽管在印度使用,但 Thermalytix 的有效性尚未在非洲人群中进行过测试。目标:在赞比亚三级护理人群中评估 Thermalytix 输出与放射科医生报告的乳房 X 线摄影的一致性和相关系数。方法:2023 年 10 月,卢萨卡 Maina Soko 军事医院对 169 名女性进行了 Thermalytix 和标准乳房 X 线摄影评估。Thermalytix 使用先进的机器学习算法来解释乳房热扫描并生成一个定量分数,表明恶性肿瘤的可能性。所有女性都接受了这两项测试,结果都是盲测的。随后计算了 Thermalytix 输出与放射科医生解释的乳房 X 线摄影的 BIRAD 评分之间的 Spearman 相关系数和一致性水平。结果:本报告分析了 144 名数据完整的女性,平均年龄为 50 岁(53.5% 为绝经后,65.3% 为无症状)。6 名女性被评估为乳房 X 线摄影阳性,138 名被评估为乳房 X 线摄影阴性;其中,使用 Spearman 等级相关检验,Thermalytix 与乳房 X 线摄影之间的相关性为 0.9 [非常强],使用美国 FDA 推荐的一致性检验,阳性一致性为 83.3%。结论:Thermalytix 在之前的临床试验中表现出与乳房 X 线摄影非常强的相关性和一致性水平,以及良好的敏感性、特异性和阴性预测值,有潜力成为赞比亚乳腺癌早期检测的另一种工具。
鉴于这些最新进展,本调查的目的是评估放射科医生和住院医生对放射学人工智能技术的知识、认识和使用情况,了解他们对人工智能在该领域的潜在和未来影响的看法,并确定教育差距,以评估将以人工智能为重点的教育和培训纳入医学课程的必要性,特别关注放射学。本研究的目的是评估印度放射科医生和住院医生目前对放射学人工智能的知识、态度、看法和实践。本研究的更广泛影响包括为政策制定者、教育工作者和医疗保健专业人员提供信息,使他们能够就人工智能在放射学实践和教育中的使用做出明智的决定,这与 Chen 等人最近的研究一致。[7] 。
结论:放射学技术人员在卫生部门非常重要,因为他们将高科技成像工具的作用转化为患者的整体卓越治疗。药剂师的责任包括技术知识和患者护理,团队合作和专业精神,并专注于安全,包括专业精神的各个方面。在一年中,放射科医生将不得不解决并克服的挑战和创新,以实现改善诊断确认和护理结果的目标。通过教育,培训和工作场所支持的赞助,这个职业领域可以利用放射学技术人员在医疗保健环境中的优势。因此,它有助于保持此类专业人员的活跃,因此继续为不断创新的医学成像领域提供巨大的价值。放射技术专家的道路是持续教育,团队合作的道路,以及今天在有才华的练习中寻找晚餐的贡献,这是医疗保健行业改善的重要组成部分。关键字:角色,放射学,技术人员,增强,诊断,准确性和患者护理
NP-DTR 非处方营养师和治疗放射技师 ONS 口服营养补充剂 OOP 自付费用 OTC 非处方药 PAG 项目咨询组 PERT 胰酶替代疗法 PGD 患者组指导 PIS 参与者信息表 PN 肠外营养 POM 处方药 PSD 患者具体指导 PPI 患者公众参与 PPV 患者公众声音 QALY 质量调整生命年 RD 注册营养师 RT/RTT 放射治疗师 SCoR 放射技师协会 SP 补充处方/补充处方者 TRaDiP 治疗放射技师评估 独立处方和营养师补充处方 TPN 完全肠外营养 TR 治疗放射技师 TR-IP 治疗放射技师独立处方/者 英国 英国 美国 美国 WTP 支付意愿
大脑着火:MOGAD PA Williams(1)、M. Janquil(1)、D Farrell(2)、P. Crowley(3)、O. Tuohy(3)、M. Farrell(1)等部门的频谱(1)沃特福德大学医院放射科,沃特福德市邓莫尔路(2)沃特福德大学医院神经内科,沃特福德市邓莫尔路,爱尔兰,(3)贝尔法斯特女王大学医学院,贝尔法斯特大学路,北爱尔兰。
• 76014 :由经过培训的临床工作人员对 MR 安全植入物和/或异物进行评估,包括从适当来源(例如手术报告、影像报告、医疗器械数据库、器械供应商、先前影像审查)识别和验证植入物组件,分析各个组件和系统的当前 MR 状况,并咨询已发布的专业指导意见并提交书面报告;最初 15 分钟(仅收取技术费用) • +76015 :每增加 30 分钟,最多 3 个单位(仅收取技术费用) • 76016 :由负责 MR 程序安全的医生或其他合格医疗保健专业人员进行 MR 安全性确定,包括审查指示的 MR 检查的植入物 MR 状况、分析进行 MR 检查的风险与临床益处、确定 MR 设备、附件设备和进行检查所需的专业知识,并提交书面报告
