医疗人工智能企业Lunit于28日表示，当地时间2月28日至下月3日在奥地利维也纳举行的“2024欧洲放射学大会（ECR 2024）”上，将发布7项利用其人工智能影像分析解决方案“Lunit INSIGHT”的最新研究成果。
Lunit在持续验证其胸部X光片及乳腺X线摄影影像分析技术临床有效性的基础上，此次大会上也将通过4项属于大会主要研究的口头报告以及3项海报展示，分享利用人工智能推进诊断技术创新的成果。
Lunit将其中一项分析1万6996例胸部X光片的研究列为最重要研究，通过口头报告介绍人工智能如何识别肺部疾病并辅助医生作出诊断决策。该研究使用胸部X光片人工智能影像分析解决方案“Lunit INSIGHT CXR”对胸部X光片进行判读，精确计算了多种肺部疾病的敏感度和特异度。敏感度是指将真实患病者诊断为阳性的概率，特异度是指将未患病者诊断为阴性的概率。
结果显示，各疾病的敏感度最高可达94%，特异度最高可达99%。对于本次研究，Lunit表示：“结果表明，人工智能在急诊情况下的快速判读以及对相对低风险疾病的精准判读方面尤其有用”，并称“为针对不同疾病设定最优人工智能阈值提供了洞见”。
此外，Lunit还将通过口头报告发布对市面多款人工智能解决方案肺结节检出能力的比较分析研究。该研究已于今年1月通过放射学领域国际学术期刊《Radiology》首次公开，利用包括Lunit INSIGHT CXR以及在德国、法国、澳大利亚、中国等地上市的人工智能解决方案在内的7款产品，对共计386名患者数据进行了分析。其中，Lunit INSIGHT CXR在肺结节检出能力方面，以人工智能模型性能评估指标“曲线下面积（AUC）”0.93的成绩，在所有被分析的人工智能解决方案中表现最佳。AUC值越接近1，性能越优异，通常AUC在0.8以上即被归类为高性能模型。
同时，还将发布一项探讨在由两名放射科专科医生进行双重判读的欧洲乳腺X线摄影筛查流程中，人工智能可发挥何种作用的研究。该研究利用丹麦医疗机构收集的249402例乳腺X线摄影资料，借助乳腺X线摄影人工智能影像分析解决方案“Lunit INSIGHT MMG”，分析了人工智能在多大程度上可以替代第一与第二判读医生角色的三种情景。结果显示，在几乎所有情况下，人工智能与传统双重判读相比，其性能差异在统计学上均不显著。尤其在第二种情景中，还显示出可将阳性预测值（PPV）提高4.7%，从而改善临床有效性。
Lunit首席执行官Seo Bumseok表示：“在ECR这类具有世界权威性的学会上持续发布研究成果，是Lunit所拥有的核心竞争优势之一”，并称“将持续在对技术进步尤为关注的欧洲市场扩大影响力”。
![“月薪150万不如去美国年入5亿” 首尔大·KAIST人才纷纷收拾行囊 [科学家正在消失]①](https://cwcontent.asiae.co.kr/asiaresize/93/2026051914165468840_1779167814.png)
另一方面，Lunit将与目前正在收购中的新西兰本土跨国企业Volpara Health Technologies共同参加本次ECR 2024。Lunit已与Volpara就“Lunit INSIGHT MMG”签署了分销协议，在本次大会上，Volpara将在其展台中将Lunit INSIGHT MMG纳入Volpara产品线，向海外客户进行介绍。
版权所有 © 阿视亚经济 (www.asiae.co.kr)。 未经许可不得转载。
