來(lái)自Intermountain Healthcare和斯坦福大學(xué)的研究人員說(shuō)，十秒鐘就是他們研究的新系統(tǒng)用多快的時(shí)間，該系統(tǒng)利用人工智能準(zhǔn)確識(shí)別出疑似患有肺炎的急診患者的胸部X光檢查的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)。

這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，那些超快的發(fā)現(xiàn)可能使醫(yī)生閱讀X光片可以比目前的臨床實(shí)踐更快地準(zhǔn)確確認(rèn)肺炎的診斷，從而使治療能夠更快地開(kāi)始，這對(duì)于患有肺炎的重癥患者至關(guān)重要。

合作研究的結(jié)果將在2019年9月30日星期一在西班牙馬德里舉行的2019年歐洲呼吸學(xué)會(huì)國(guó)際會(huì)議上發(fā)表。

Intermountain和Stanford的研究人員研究了CheXpert系統(tǒng)，該系統(tǒng)是由Stanford University開(kāi)發(fā)的，利用人工智能的自動(dòng)胸部X射線解釋模型，用于審查在猶他州Intermountain醫(yī)院的許多急診科拍攝的X射線圖像。

經(jīng)過(guò)審查，研究人員發(fā)現(xiàn)CheXpert系統(tǒng)可以在10秒鐘內(nèi)非常準(zhǔn)確地識(shí)別X射線中的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)(與三位放射科醫(yī)生的共識(shí)高度一致)，大大優(yōu)于當(dāng)前的臨床實(shí)踐。

這項(xiàng)研究的首席研究員內(nèi)森·迪恩(Nathan C. Dean)表示：“ CheXpert的速度和準(zhǔn)確性將與放射科醫(yī)生查看研究結(jié)果一樣。這是診斷和治療患者以提供最佳護(hù)理的一種令人興奮的新方法。”以及鹽湖城Intermountain醫(yī)學(xué)中心的肺和重癥監(jiān)護(hù)醫(yī)學(xué)科科長(zhǎng)。

CheXpert模型是由斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)小組開(kāi)發(fā)的，該小組使用了188,000項(xiàng)胸部成像研究來(lái)創(chuàng)建一個(gè)模型，該模型可以在X射線上確定什么是肺炎，哪些不是肺炎。這些圖像是從加利福尼亞帕洛阿爾托的斯坦福醫(yī)學(xué)中心拍攝的

由于每個(gè)地區(qū)的患者人數(shù)不同，因此通過(guò)從Intermountain急診室讀取另外的6,973張圖像，對(duì)CheXpert進(jìn)行了猶他州的微調(diào)。

“我們一直在開(kāi)發(fā)一種深度學(xué)習(xí)算法，該算法可以自動(dòng)檢測(cè)胸部X光片中的肺炎和相關(guān)發(fā)現(xiàn)，”博士Jeremy Irvin說(shuō)道。斯坦福大學(xué)學(xué)生，研究小組成員。“在這項(xiàng)初步研究中，我們通過(guò)在Intermountain Healthcare急診室的患者身上驗(yàn)證了該算法的潛力。我們希望該算法可以改善Intermountain的肺炎護(hù)理質(zhì)量，從提高診斷準(zhǔn)確性到縮短診斷時(shí)間，診斷。”

迪恩博士解釋說(shuō)，在典型的急診科中，懷疑患有肺炎的患者會(huì)接受胸部X光檢查。盡管創(chuàng)建這些圖像是一個(gè)快速的過(guò)程，但讀取這些圖像可能會(huì)很耗時(shí)，因?yàn)檫@些X射線與放射線醫(yī)生要解釋的其他圖像排成一行。該過(guò)程可能需要20分鐘或更長(zhǎng)時(shí)間，這意味著重病性肺炎患者可能會(huì)延遲抗生素的使用。

在山間急診室，放射報(bào)告是通過(guò)Cerner自然語(yǔ)言處理(NLP)運(yùn)行的，該語(yǔ)言當(dāng)前是一種支持工具，用于從放射科醫(yī)生的報(bào)告中獲取所需的信息。然后，NLP將信息輸入ePNa，這是Intermountain常見(jiàn)肺炎護(hù)理的電子臨床決策支持工具部分。

Dean博士說(shuō)，對(duì)于大多數(shù)沒(méi)有ePNa的急診科，CheXpert模型可以將胸部X射線的信息直接提供給臨床醫(yī)生。

他補(bǔ)充說(shuō)：“使用CheXpert系統(tǒng)，我們發(fā)現(xiàn)口譯時(shí)間非?？?，報(bào)告的準(zhǔn)確性也很高。”

對(duì)于這項(xiàng)研究，Intermountain放射科醫(yī)生將461名Intermountain患者的胸部影像歸類為“可能”，“可能不確定”，“不太可能不確定”或“不太可能”患有肺炎。他們還確定了他們認(rèn)為顯示肺部多個(gè)部位有肺炎的圖像，以及這些患者是否患有肺炎旁積液，這是肺與胸腔之間積聚的液體。

正如先前研究中普遍顯示的那樣，在一半以上的患者中，放射科醫(yī)生的分類彼此不同。在相同圖像上的CheXpert模型性能與放射科醫(yī)生相當(dāng)。

研究人員發(fā)現(xiàn)，CheXpert模型的表現(xiàn)優(yōu)于目前使用放射??線醫(yī)師為所有關(guān)鍵肺炎發(fā)現(xiàn)以及NLP創(chuàng)建放射線報(bào)告的系統(tǒng)。與從NLP獲得20分鐘到幾個(gè)小時(shí)相比，它還可以在不到10秒的時(shí)間內(nèi)完成操作。放射學(xué)報(bào)告的NLP是ePNa中錯(cuò)誤的最常見(jiàn)原因。

“ 2013年發(fā)表在《美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)雜志》內(nèi)部醫(yī)學(xué)雜志上的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，ePNA所犯的錯(cuò)誤中有59%是由于放射科醫(yī)生報(bào)告的NLP處理所致，所以我們渴望用更好，更快的系統(tǒng)來(lái)代替它，” Dean博士說(shuō)。

死亡醫(yī)生補(bǔ)充說(shuō)，除了ePNa的關(guān)注之外，急診科醫(yī)師經(jīng)常需要查看放射學(xué)報(bào)告來(lái)理解放射線醫(yī)生用來(lái)解釋胸部X射線陰影的非結(jié)構(gòu)化語(yǔ)言。

他說(shuō)，下一步是將CheXpert模型在急診室現(xiàn)場(chǎng)使用，他預(yù)計(jì)今年秋天將在部分Intermountain Healthcare醫(yī)院中采用這種模式。