人工智能可以提高肺功能檢查的診斷能力
根據(jù)一項(xiàng)新的研究發(fā)現(xiàn),人工智能可以改善肺功能檢查對長期肺部疾病診斷的解釋。
在歐洲呼吸學(xué)會國際大會上發(fā)表的結(jié)果首次探索了人工智能在提高肺部疾病診斷準(zhǔn)確性方面的潛在用途。
當(dāng)前的測試需要一系列方法,包括肺活量測定法測試,測量呼吸過程中空氣的量(體積)和速度(流量),然后進(jìn)行人體體積描記法測試,測量靜態(tài)肺體積和氣道阻力,最后進(jìn)行擴(kuò)散測試,測量穿過肺氣囊的氧氣和其他氣體的量。對這些測試結(jié)果的分析主要基于專家意見和國際準(zhǔn)則,試圖發(fā)現(xiàn)結(jié)果中的模式。
在這項(xiàng)新研究中,研究人員納入了968人的數(shù)據(jù),這些人是首次進(jìn)行完整的肺功能測試。所有參與者都根據(jù)肺功能檢查和所有其他必要的附加檢查(例如CT掃描,心電圖等)進(jìn)行了首次臨床診斷。大量專家臨床醫(yī)生的共識驗(yàn)證了最終診斷。
研究人員隨后調(diào)查了是否可以使用稱為“機(jī)器學(xué)習(xí)”的概念來分析完整的肺功能測試。機(jī)器學(xué)習(xí)利用可從中學(xué)習(xí)并執(zhí)行預(yù)測性數(shù)據(jù)分析的算法。
該團(tuán)隊(duì)除常規(guī)肺功能參數(shù)和吸煙史,體重指數(shù)和年齡的臨床變量外,還開發(fā)了一種算法程序?;谂R床和肺功能數(shù)據(jù)的模式,該算法為最可能的診斷提出了建議。
比利時魯汶大學(xué)的這項(xiàng)研究的資深作者Wim Janssens評論說:“我們已經(jīng)證明,人工智能可以在這項(xiàng)新研究中為我們提供更準(zhǔn)確的診斷。我們開發(fā)的美麗之處在于該算法可以模擬臨床醫(yī)生用來進(jìn)行診斷的復(fù)雜推理,但是以更加標(biāo)準(zhǔn)化和客觀的方式進(jìn)行,因此可以消除任何偏見。”
臨床醫(yī)生目前必須依靠使用基于人群的參數(shù)來分析結(jié)果。借助人工智能,機(jī)器可以一次觀察多種模式,以幫助進(jìn)行更準(zhǔn)確的診斷。這以前在其他健康領(lǐng)域中已經(jīng)發(fā)生過,對心電圖結(jié)果的自動解釋通常在臨床實(shí)踐中用作決策支持系統(tǒng)。
比利時魯汶大學(xué)的這項(xiàng)研究的第一作者M(jìn)arko Topalovic說:“這種方法的好處是可以更準(zhǔn)確,自動地解釋肺功能檢查,從而更好地進(jìn)行疾病檢測。經(jīng)驗(yàn)豐富的臨床醫(yī)生,但對于整體醫(yī)療保健也有很多好處,因?yàn)樗梢怨?jié)省最終診斷的時間,因?yàn)檫@可能會減少臨床醫(yī)生為確認(rèn)診斷而采取的多余其他檢查的次數(shù)。”
研究團(tuán)隊(duì)的下一步將是在不同人群中測試該算法,并通過經(jīng)過驗(yàn)證的臨床診斷不斷更新肺功能數(shù)據(jù),從而提高系統(tǒng)的決策能力。
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