Оценка эффективности системы диагностики с использованием искусственного интеллекта (ИИ) в обучении детекции и диагностике легочных узелков у младших резидентов-радиологов и студентов медицинского изображения
Участники были разделены на три группы. Студенты медицинского изображения 2020 года обучения в Университете Цзиньчжоу были случайным образом разделены на Группы 1 и 2; Группа 3 состояла из младших резидентов-радиологов. Группа 1 использовала традиционный метод обучения на основе случаев; Группы 2 и 3 использовали метод обучения с помощью ‘ИИ-системы интеллектуальной помощи при диагностике’. Все участники выполняли локализацию, классификацию и качественную диагностику 1057 узелков легких в 420 случаях на протяжении семи раундов тестирования после обучения. Были обнаружены чувствительность и количество ложноположительных узлов при различной плотности (твердый, чистое стекло, смешанное стекло и кальцификация), размерах (менее 5 мм, 5-10 мм и более 10 мм) и положениях (подплевральные, периферические и центральные) легочных узлов в трех группах. Критериями были патологические результаты и диагностические мнения радиологов. Были сравнены показатели обнаружения, степень соответствия диагноза, количество ложноположительных узлов/случай и коэффициент каппа трех групп.
Результаты:
Не было статистической разницы в исходных оценках теста между Группами 1 и 2, но были статистические различия с Группой 3 (P = 0,036 и 0,011). Показатели обнаружения твердых, чистых стеклов и кальцинированных узлов; узлов малого, среднего и большого диаметра; и периферических узлов значительно отличались между тремя группами (P<0,05). После семи раундов обучения степень соответствия диагноза увеличилась во всех трех группах, причем наибольший прирост наблюдался в Группе 2. Средний коэффициент каппа увеличился с 0,508 до 0,704. Средний коэффициент каппа для раундов 1-4 и 5-7 составляли 0,595 и 0,714 соответственно. Средние коэффициенты каппа для Групп 1, 2 и 3 увеличились с 0,478 до 0,658, с 0,417 до 0,757 и с 0,638 до 0,791 соответственно.
Вывод:
Система диагностики с использованием ИИ является ценным инструментом для обучения младших резидентов-радиологов и студентов медицинского изображения в детекции и диагностике легочных узлов.
