学习超20万对追踪检查X光片开发AI，“准确率达80%”

by Lim Hyeseon

Published 31 Aug.2023 10:27(KST)

首尔峨山医院放射影像科教授团队Seo Junbeom和融合医学科教授团队Kim Namguk于31日表示，他们利用为追踪检查而拍摄的约20万对胸部X光片，开发出了一种可诊断疾病变化的人工智能模型。

首尔峨山医院影像医学科教授 Seo Junbeom（左），融合医学科教授 Kim Namguk

胸部X光检查是为诊断肺或心脏疾病而实施的基础检查方法，并被用作确认疾病变化或治疗效果的追踪检查。迄今为止，关于从单张X光片中诊断疾病的人工智能研究开展得较为活跃，但尚不存在能够从随时间推移拍摄的一对X光片中诊断变化的人工智能。

Seo Junbeom、Kim Namguk教授团队利用2011年至2018年间接受胸部X光检查患者的203,056对检查影像，开发出了能够诊断疾病变化的人工智能。研究团队在人工智能判读胸部X光片时，分析了放射影像科专科医生的判读过程，并据此对检查影像进行学习训练，使其能够加以模仿。

进而，研究团队引入了解剖结构匹配模块，使人工智能在判读时能够重点关注过去与现在X光片中相似的区域。此外，还利用多任务学习技术，使人工智能能够理解疾病并评估疾病的变化。

此后，研究团队通过1620对X光片进行内部效度验证，并通过215对和267对资料进行外部效度验证，以评估人工智能的准确性。结果显示，无论是内部还是外部验证，预测准确度均约为80%，与放射影像科第2、3年住院医师的准确度相近。

首尔峨山医院放射影像科教授Seo Junbeom表示：“既往的人工智能研究主要是从单张X光片中发现疾病的诊断辅助技术，而本次研究能够在追踪检查中发现疾病的变化，预计今后也可在实际临床一线得到应用。”

首尔峨山医院融合医学科教授Kim Namguk表示：“本次研究的意义不仅在于，通过模仿放射影像科专科医生判读过程的人工智能，已经能够判读疾病变化，还在于借助超过20万对的大规模数据，提高了诊断准确度。”

另一方面，本次研究结果近日刊登在医学影像领域权威学术期刊之一《Medical Image Analysis》上。

本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。