Đối với 35 trong số 37 tình trạng, AI chính xác hoặc chính xác hơn phân tích của bác sĩ tại thời điểm chụp X-quang.
Để xác minh tính chính xác của AI, hơn 1.400 tia X từ nghiên cứu cũng được kiểm tra bởi một nhóm bác sĩ X quang cấp cao. Họ so sánh kết quả từ AI với chẩn đoán do bác sĩ X quang đưa ra khi bản quét ban đầu được chụp.
AI của các nhà nghiên cứu có thể phân tích các bản quét ngay khi chúng được thực hiện và đánh dấu mọi tình trạng hoặc bất thường tiềm ẩn. Nó cũng có thể tận dụng một mô hình ngôn ngữ lớn để xử lý các báo cáo lịch sử đi kèm với các bản quét để hiểu sâu hơn.
Tiến sĩ Giovanni Montana, giáo sư khoa học dữ liệu tại Warwick và là tác giả chính của nghiên cứu, cho biết công cụ này có thể hữu ích như một bước sàng lọc sớm hoặc như một “ý kiến thứ hai cuối cùng.”
AI sẽ loại bỏ yếu tố không thể tránh khỏi do lỗi của con người và cũng có thể loại bỏ thành kiến. Như Tiến sĩ Montana nhấn mạnh, nếu một bệnh nhân được giới thiệu chụp X-quang có vấn đề về tim, bác sĩ chắc chắn sẽ tập trung vào cơ quan đó và có thể bỏ qua vấn đề ở phổi.
Công nghệ này cũng có thể giúp giảm bớt khối lượng công việc của bác sĩ và giúp họ chú ý đến các bản quét liên quan sớm hơn thời gian họ có thể xử lý được. Theo một báo cáo gần đây thăm dò ý kiến bởi Đại học X quang Hoàng gia, 97% các cơ sở điều trị ung thư ở Vương quốc Anh đã gặp phải sự chậm trễ trong việc điều trị do thiếu bác sĩ X quang.
AI của nhóm, được đặt tên là X-Raydar, sẵn sàng cho cộng đồng nghiên cứu sự thử nghiệm trong các ứng dụng phi lâm sàng thông qua một cặp API.
Tín dụng hình ảnh: Anna Shvets