医疗人工智能（AI）企业Lunit表示，最近发表于欧洲影像医学期刊《European Journal of Radiology》的一项研究结果显示，在医疗机构的真实急诊环境中应用“Lunit Insight CXR”后，急诊患者分级所需时间减少了77%。该公司于26日对外公布了这一消息。
新加坡樟宜综合医院Srinivas Sridharan博士研究团队，利用Lunit人工智能解决方案，对该院急诊室在2023年8月至12月期间拍摄的共2万944张胸部X光影像，按正常、非紧急、紧急三类进行了分级。此后又投入43名放射科专科医生对结果进行评估。针对正常病例，人工智能的敏感度为89%，特异度为93%，取得了具有可信度的数值。
在非紧急病例方面，人工智能的敏感度为93%，特异度为91%，在识别无需紧急处理的病例上展现出强劲性能。此外，在紧急病例中，人工智能的敏感度为82%，特异度为99%，证明了人工智能解决方案在紧急情境中的必要性。研究确认，在急诊环境中使用人工智能可以显著减轻医务人员的工作负担。
人工智能对急诊患者进行分级的平均处理时间相比医生缩短了77%；在最短处理时间方面，医生为1.7秒，而人工智能为0.2秒，快于专科医生。
研究团队表示：“通过本次以急诊室环境为中心设计的研究，验证了人工智能在多样化患者群体中对胸部X光检查结果进行快速、准确分级的效果”，“人工智能所展现的结果将有助于医生对患者做出即时判断。”
Lunit首席执行官 Seo Beomseok表示：“这是一项在真实医疗环境中证明人工智能临床实用性的研究”，“在对需要急诊处置的患者进行分级的过程中，Lunit人工智能解决方案展现出99%的特异度，今后将有助于提升医务人员的工作效率。”
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