Në një studim të fundit të botuar në revistën Radiology, studiuesit vlerësuan saktësinë diagnostike të katër mjeteve të inteligjencës artificiale.
Radiografia e gjoksit kërkon trajnim dhe përvojë të konsiderueshme për interpretime të sakta dhe se studimet kanë vlerësuar aftësinë e modeleve të AI për të analizuar radiografitë e gjoksit, duke çuar në zhvillimin e mjeteve të AI për të ndihmuar radiologët.
Përdorimi klinik i mjeteve të AI për diagnozën radiologjike është në fazat fillestare, Pacientë unikë të njëpasnjëshëm të moshës 18 vjeç e lart me radiografi të gjoksit nga katër spitale u identifikuan në mënyrë retrospektive, raporton NewsMedical.
Gjitashtu radiografitë u analizuan për sëmundjen e hapësirës ajrore, efuzionin pleural dhe pneumotoraksin.
Ndërsa një mjek i trajnuar nxori etiketa nga raportet e radiologjisë. Katër shitës të AI, Annalise Enterprise CXR, SmartUrgences, ChestEye dhe AI-RAD Companion.
Çdo mjet i AI përpunoi radiografi ballore të gjoksit dhe gjeneroi një rezultat probabiliteti për gjetjen e objektivit, por mjetet e AI nuk u trajnuan për të dhënat nga spitalet pjesëmarrëse.
Studimi përfshiu 2,040 pacientë me një moshë mesatare 72 vjeç, dhe midis tyre, 67.2 për qind nuk kishin gjetje të synuara, ndërsa pjesa tjetër kishte të paktën një gjetje të synuar.
Të marra së bashku, gjetjet sugjerojnë se mjetet e AI kishin ndjeshmëri të moderuar deri në të lartë dhe vlera të jashtëzakonshme parashikuese negative për identifikimin e derdhjes pleural, sëmundjes së hapësirës ajrore dhe pneumotoraksit në radiografinë e gjoksit.
Megjithatë, vlerat e tyre parashikuese pozitive ishin të ndryshueshme dhe më të ulëta, dhe normat e false-pozitive ishin më të larta se raportet e radiologjisë.
