KI-gestütztes Modell verbessert Diagnose solider Läsionen in der Bauchspeicheldrüse
Medizinisch überprüft von Drugs.com.
Von Elana Gotkine HealthDay Reporter
MONTAG, 22. Juli 2024 – Ein gemeinsames, von künstlicher Intelligenz (KI) unterstütztes Modell, das klinische Informationen und endoskopische Ultraschallbilder (EUS) integriert, verbessert die Diagnose solider Läsionen in der Bauchspeicheldrüse, so eine online am 19. Juli in JAMA veröffentlichte Studie Netzwerk geöffnet.
Haochen Cui, M.D., vom Tongji-Krankenhaus in Wuhan, China, und Kollegen entwickelten ein multimodales KI-Modell, das klinische Informationen und EUS-Bilder integriert, um die klinische Diagnose solider Läsionen in der Bauchspeicheldrüse voranzutreiben. Zwölf Endoskopiker aus vier Zentren wurden nach dem Zufallsprinzip beauftragt, in einer vom 1. Januar bis 30. Juni 2023 durchgeführten Crossover-Studie solide Läsionen in der Bauchspeicheldrüse mit oder ohne KI-Unterstützung zu diagnostizieren. EUS-Bilder und klinische Informationen von 439 Patienten mit soliden Läsionen in der Bauchspeicheldrüse von Eine Institution wurde mit der Schulung und Validierung des Modells beauftragt. Anschließend wurden die Robustheit und Generalisierbarkeit des Modells an 189 Patienten aus drei externen Institutionen bewertet.
Die Forscher beobachteten eine Variation der Fläche unter der Kurve des Gelenk-KI-Modells von 0,996 im internen Testdatensatz bis 0,955, 0,924 und 0,976 in den externen Datensätzen. Die KI-Unterstützung verbesserte die diagnostische Genauigkeit unerfahrener Endoskopiker erheblich (0,69 gegenüber 0,90) und die Skepsis der erfahrenen Endoskopiker wurde durch die ergänzenden Informationen zur Interpretierbarkeit gemildert.
„In Zukunft wird dieses Gelenk-KI-Modell mit Seine verbesserte Transparenz im Entscheidungsprozess hat das Potenzial, die Diagnose solider Läsionen in der Bauchspeicheldrüse zu erleichtern“, schreiben die Autoren.
Zwei Autoren sind bei Wuhan EndoAngel Medical Technology Co. beschäftigt.
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Quelle: HealthDay
Gesendet : 2024-07-23 01:15
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