iRADIOLOGY | AI在放射学实践中的应用：效率、准确性及医疗专业人员的看法

题目:

AI在放射学实践中的应用：效率、准确性及医疗专业人员的看法

Efficiency, accuracy, and health professional's perspectives regarding artificial intelligence in radiology practice: A scoping review

作者及单位：

Chanchan He¹, Weiqi Liu^2,3, Jing Xu⁴, Yao Huang⁵, Zijie Dong⁶, You Wu^7,8*, Hadi Kharrazi⁹

1

Institute for Hospital Management, Tsinghua University, Shenzhen, Guangdong Province, China

2

Bloomberg School of Public Health, Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland, USA

3

Sophmind Technology (Beijing) Co. Ltd, Tsinghua Tongfang Science and Technology Mansion, Beijing, China

4

Unimed Technology (Beijing) Co. Ltd, Tsinghua Tongfang Science and Technology Mansion, Beijing, China

5

Department of Stomatology, School of Medicine, Soochow University, Suzhou, Jiangsu Province, China

6

Hefei University of Technology, Xuancheng, Anhui Province, China

7

Institute for Hospital Management, School of Medicine, Tsinghua University, Beijing, China

8

Department of Health Policy and Management, Bloomberg School of Public Health, Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland, USA

9

Center for Population Health IT, Department of Health Policy and Management, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, USA

引用格式：

He C, Liu W, Xu J, Huang Y, Dong Z, Wu Y, et al. Efficiency, accuracy, and health professional's perspectives regarding artificial intelligence in radiology practice: a scoping review. iRADIOLOGY. 2024; 2(2): 156–72. https://doi.org/10.1002/ird3.63 

原文链接：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ird3.63

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在人工智能技术的浪潮中，医疗行业正经历着前所未有的变革。放射学，作为医学影像分析的核心，尤其受到AI技术革新的深刻影响。本研究旨在探讨工智能如何在放射学领域提升临床实践中的工作效率和诊断准确性，并真实反映医疗专业人员对这一新兴技术的看法。本研究遵循乔安娜·布里格斯研究所（JBI）的方法指南，全面搜索和筛选了2016年3月15日至2023年12月31日期间的研究成果。经过严格的纳入和排除标准，最终选取了49篇文献进行分析（图1）。其中，有13篇文献评估了人工智能在放射学临床实践中的表现，而36篇文献则调查了医疗专业人员对人工智能在放射学中应用的态度（图2）。通过对这些文献的综合分析，本研究得出了AI在放射学中的效率和准确性提升的有力证据，并捕捉到了医疗专业人员对AI技术复杂而微妙的态度。

图1  研究选择过程流程图

图2  纳入文献的出版年份、地区和研究内容概况

人工智能在放射学临床实践中的表现

研究发现在放射学临床实践中，人工智能（AI）的应用显著提升了诊断的效率与准确性。通过分析七项研究，作者发现AI技术在辅助放射科医生识别肺部异常、乳腺癌和颅内出血等疾病时，有效缩短了放射科的阅片时间。具体来说，中国的研究指出AI技术在乳腺癌检测中将阅片时间减少了25%，而美国的研究也发现AI技术在肺结节检测中减少了24%的阅片时间。尽管某些研究中AI节省时间的效果并不显著，但总体上AI在提升阅片效率方面具有积极作用。

在诊断准确性方面，本研究发现AI同样展现出其重要价值。多项研究证实AI技术能显著提高诊断的敏感性（图3），尤其在辅助放射科医生检测胸腔积液等疾病时，其敏感性甚至超过了单独使用AI的情况。例如，某项研究中，AI辅助的放射科医生在结核病测试的检出率从9.1%提升至61.2%。尽管AI在提高特异性方面的贡献尚不显著，但部分研究已经显示出了积极的趋势。综合来看，AI在放射学临床实践中的应用，无论是在提升诊断效率还是准确性方面，均显示出巨大的潜力和价值。

图3  人工智能在放射学临床实践应用中的敏感性和特异性

医疗专业人员对人工智能在放射学临床实践中应用的态度

在放射学领域，研究发现医疗专业人员对人工智能（AI）的临床实践应用持有多样化的态度。本研究通过综合分析40项相关研究，作者发现医疗专业人员对AI在放射学中的应用持有11种普遍态度，这些态度主要围绕技术层面、用户体验以及经济/监管/伦理三个方面展开。技术层面包括AI在放射学临床实践中的应用、性能、熟悉度、教育培训及技术能力；而用户体验则涵盖了医疗专业人员对AI的接受度、信任度以及对职业前景的关切和对未来发展的看法。

技术层面的研究表明，在CT扫描、乳腺摄影和骨龄计算等图像解释方面，AI的应用已经得到了广泛的认可和使用。大多数放射科医师对AI的临床应用持积极态度，他们相信AI技术能够显著提升放射学实践的准确性与效率。尽管不同研究中医疗专业人员对AI的熟悉程度存在较大差异，但多数放射科医师表达了进一步学习AI相关知识的意愿，特别是关注其临床应用的利弊及技术细节。此外，许多放射科医师强调，尽管AI技术具有巨大潜力，放射科医师的专业知识在AI应用的开发和验证过程中仍然不可或缺。

在用户体验方面，多数受访者对AI表现出积极的态度，认为AI将成为未来放射学实践的关键组成部分。他们对AI提供的诊断结果持有信任，并相信AI的应用不会威胁到自身的职业安全。部分受访者甚至因为AI的发展潜力而更倾向于将放射学作为未来的职业方向。

然而，在经济、监管和伦理方面，医疗专业人员对AI实施所需成本表示担忧，特别是对AI系统维护和数据分析可能导致的成本增加和工作量加大。他们呼吁需要制定更加透明和明确的指导方针与法规，以确保患者的安全并预防可能的法律风险。关于AI在临床实践中可能出现的错误，医疗专业人员的意见分歧：一部分认为应由放射科医师承担全部责任，而另一部分则认为责任应由放射科医师与AI系统开发或供应机构共同分担。

结论

AI在放射学中的应用前景广阔，它不仅能够提升放射科医师的工作效率，还能够提高诊断的准确性。然而，为了实现AI技术的健康发展，本研究强调必须正视并解决医疗专业人员提出的担忧，包括伦理、法律和工作流程等问题。

建议与展望

本研究建议未来的AI应用需要在医疗教育中加强对放射科医师的培训，制定明确的法规来指导AI的使用，并确保数据安全和患者隐私得到保护。同时，本研究作者期待AI技术能够与放射学更紧密地结合，为患者提供更高质量的医疗服务。

吴悠，美国哈佛大学流行病学和生物统计学硕士、人群健康科学博士。清华大学医院管理研究院助理教授、约翰霍普金斯大学兼职助理教授。中国现代医院管理智库青年委员、北京慢性病防治与健康教育研究会药学专业委员会常务委员、Health Care Science青年编委。

何婵婵，清华大学医院管理在读硕士，发表中英文论文共5篇（4篇为第一作者或共同第一作者）。

刘伟奇，美国约翰霍普金斯博士候选人、美国斯坦福大学硕士、中央党校研究生、上海交通大学学士、CFA、PMP。入选国家万人计划、中关村高端领军人才、海英人才。现任同心智医科技股份有限公司创始人兼CEO。

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