文摘
基本原理很少有研究调查和人工智能(AI)之间的合作潜力位肺脏诊断肺部疾病。我们假设解释的治疗和人工智能之间的合作(可辩解的AI,新品)优越的诊断解释肺功能测试(击球)比不支持治疗。
材料和方法这项研究是在两个阶段进行的,一个巨大(P1)和干预的多中心研究(P2)。每个阶段利用两组不同的24击球的报道患者临床验证标准诊断。每个击球解释没有(控制)和新品的建议(干预)。位肺脏组成的鉴别诊断提供诊断和优惠可选三个额外的诊断。主要终点相比优惠和额外的诊断精度之间的控制和干预。二次端点的诊断鉴别诊断,诊断信心和两分的协议。我们也分析了新品如何影响位肺脏的决定。
结果在P1 (N = 16位肺脏),意味着优惠和鉴别诊断准确性显著增加了10.4%和9.4%,分别控制和干预之间(p < 0.001)。改进有所降低,但高度显著(p < 0.0001) P2(分别为5.4%和8.7%,N = 62位肺脏)。在这两个阶段,在鉴别诊断诊断的数量并没有减少,但诊断信心和两分协议在干预显著增加。位肺脏更新他们的决策和新品的反馈和持续改进他们的基线性能如果AI提供正确的预测。
结论治疗之间的协作和新品比个人更好地解读击球位肺脏独自阅读没有新品的支持或新品。
脚注
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