ドラフト放射線報告の生成AIモデルはドキュメント効率を向上させます

カルメン・ポープ、Bpharmによる医学的にレビュー。最後に2025年6月12日に更新されました。

2025年6月12日木曜日 - 人工知能（AI）生成されたドラフトX線写真レポートの臨床使用は、Jama Network Openで6月5日に公開されたオンラインで公開された研究によると、臨床品質を維持しながら放射線科医のドキュメーション効率の改善に関連しています。コホート研究では、ドキュメント効率、最終放射線科医のレポートの臨床的精度、テキスト品質を備えたプレーン放射線撮影のドラフト放射線レポートを提供できるワークフロー統合生成モデルの放射線学者の使用の関連を評価するための研究、およびTertiary Care Careの医療システムでの前向きなコホート研究での予期しない臨床的に重要なPneumthoraxを検出するモデルの可能性。

ドキュメンテーション効率は、23,960のX線写真で分析されました（モデルを使用する場合と使用しない場合は、それぞれ11,980）。研究者たちは、解釈がモデル支援でより速いことを発見しました（平均、平均、159.8対189.2秒、それぞれ189.2秒）、ドキュメント効率の15.5％の増加を表しています。 800の研究のピアレビューで、モデル支援解釈と非モデル解釈の間に臨床的精度またはテキストの質に違いは見られませんでした。スクリーニングされた97,651の研究の中で、臨床的に有意な予期しない気胸を含むモデルフラグが付けられた研究は、感度が72.7％、特異性が99.9％です。

」

数人の著者が、申請プロセスのさまざまな状態に特許を取得していると報告しました。 2人の著者がカーディオセンスから料金を受け取りました。

免責事項：医学記事の統計データは一般的な傾向を提供し、個人に関係しません。個々の要因は大きく異なる場合があります。個々のヘルスケアの決定については、常にパーソナライズされた医学的アドバイスを求めてください。

出典：HealthDay

投稿しました : 2025-06-13 06:00

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