英国华威大学：“终极第二意见”：人工智能在分析X射线方面与医生一样出色，显示新研究

　　华威大学(University of Warwick)领导的一项新研究发现，人工智能可以像医生一样或更准确地分析X射线和诊断医疗问题。

　　人工智能已经接受了来自150多万名患者的280万张历史胸部X光片的训练，扫描了37种可能的情况的X光片。

　　在37种情况中，有35种(94%)拍摄X光片时，它与医生的分析一样准确或更准确。

　　人工智能软件可以在拍摄X射线后立即扫描X射线，以发现可能的情况，并标记任何异常情况。然后，它将给出每个异常存在的百分比几率。人工智能还了解不同情况的严重性，并相应地向医生标记更紧急的情况。

　　为了验证人工智能的准确性，一组高级放射科医生对它分析的1,400多张X射线样本进行了交叉检查，他们将人工智能的诊断与当时放射科医生的历史诊断进行了比较。

　　人工智能是华威大学、伦敦国王学院和几个NHS网站之间的合作，由惠康信托创新者奖资助。该程序还使用大型语言模型来理解临床医生撰写的历史报告——与其他人工智能程序(如 ChatGPT)使用的底层技术相同。

　　华威大学数据科学教授、主要作者Giovanni Montana博士建议，人工智能工具既可以用作放射科医生的筛查工具，也可以提供“最终的第二意见”，避免人为偏见。

　　Montana博士评论说：“这个项目已经过数百万次X光片的训练，非常准确。它消除了不可避免的人为错误和偏见的因素。如果患者因心脏问题被转诊进行 X 光检查，医生将不可避免地将注意力集中在心脏而不是肺部。

　　“这是完全可以理解的，但在其他领域存在未被发现的问题的风险。这个人工智能消除了人类的偏见——这是最终的第二意见”。

　　合著者、伦敦国王学院(King's College London)的Vicky Goh教授、英国皇家放射科医师学会(Royal Society of Radicos)学术委员会主席评论说：“目前我们在NHS中可用的人工智能项目范围有限。像这样的综合人工智能项目将成为医学的未来，人工智能将充当忙碌医生的副驾驶。

　　“由于英国放射科医生严重短缺，这样的计划将促进口译并减少诊断和治疗的延误”。

　　还有一种可能性是，人工智能可以查看没有发现异常的X射线，这大约是所有异常的一半，并以可以提高NHS效率的方式向医生标记。通过允许人工智能在没有发现异常的情况下清除X射线，放射科医生将有更多时间专注于具有挑战性和更关键的测试。

　　英国皇家放射科医师学院最近的一项民意调查发现，在97%的英国癌症治疗中心，放射科医生的短缺导致等待时间更长，治疗延迟。

　　这款名为 X-Raydar 的 AI 软件旨在帮助减少医生的工作量并减少延误。值得一提的是，该研究小组已将整个软件开源用于非商业用途，以加快该领域的研究发展步伐。