드래프트 방사선보고를위한 생성 AI 모델은 문서화 효율성을 향상시킵니다.

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Carmen Pope, Bpharm에 의해 의학적으로 검토되었습니다. 2025 년 6 월 12 일에 마지막 업데이트.

2025 년 6 월 12 일 목요일-Jama Network Open에서 6 월 5 일 온라인으로 출판 된 연구에 따르면, 인공 지능 (AI) 생성 드래프트 방사선 사진 보고서의 임상 사용은 임상 품질을 유지하면서 개선 된 방사선 전문의 문서화 효율성과 관련이 있습니다. 방사선 학자의 연관성을 평가하기 위해 최종 방사선 전문의 보고서의 문서화 효율성, 임상 정확도 및 텍스트 품질을 갖춘 일반 방사선 사진에 대한 방사선 보고서 초안을 제공 할 수있는 워크 플로-통합 생성 모델의 연관성, Apportiary Academic 시스템에서 전집 된 전망, 임상 적으로 유의미한 공모학을 탐지 할 수있는 모델의 잠재력 문서화 효율은 23,960 개의 방사선 사진 (모델 사용 유무에 관계없이 각각 11,980 명)에서 분석되었습니다. 연구원들은 해석이 모델 지원으로 해석이 더 빠르며 (평균, 159.8 대 189.2 초)의 기준선 세트보다 문서화 효율이 15.5 % 증가한 것으로 나타났습니다. 800 개의 연구에 대한 동료 검토에서 모델 보조 해석과 비 모델 해석 사이에서 임상 정확도 또는 텍스트 품질의 차이가 보이지 않았다. 97,651 개의 연구 중에서, 99.9 %의 민감도와 특이성을 가진 임상 적으로 유의하고 예상치 못한 기흉을 포함하는 모델 플래그가 지정된 연구는 "우리의 결과는 생성 된 AI 도구와 임상의 공동 작업을 사용하여 발전 할 수있는 Framaword를 사용하여 생성 AI 도구와 Framord를 사용하여 생성 된 AI 도구와 Framework를 사용하여 초안 보고서의 이점에 대한 초안에 대한 초기 증거를 제공합니다."

몇몇 저자들은 신청 절차의 다양한 상태에 특허를 가지고 있다고보고했다. 두 명의 저자가 Cardiosense로부터 수수료를 받았습니다.

초록/전체 텍스트

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출처 : Healthday

게시됨 : 2025-06-13 06:00

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