Các nhà nghiên cứu từ Đại học Warwick đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) của họ bằng cách sử dụng 2,8 triệu hình ảnh chụp X-quang ngực trước đây của hơn 1,5 triệu bệnh nhân để đánh giá 37 tình trạng khác nhau. Các tia X này đã được thu thập trong suốt 13 năm từ ba mạng lưới bệnh viện ở Anh.
Trong 37 tình trạng, AI chính xác hoặc chính xác hơn phân tích của bác sĩ tại thời điểm chụp X-quang trong 35 trường hợp.
Để xác minh tính chính xác của Trí tuệ Nhân tạo (AI), một đội ngũ gồm hơn 1.400 bác sĩ chuyên khoa X quang đã kiểm tra các tia X từ nghiên cứu. Họ đã so sánh kết quả từ AI với chẩn đoán ban đầu do bác sĩ X quang đưa ra sau khi chụp bản quét ban đầu.
Các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo có thể phân tích ngay lập tức các bản quét và đánh dấu mọi tình trạng hoặc bất thường tiềm ẩn. Mô hình cũng có thể sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn để xử lý các báo cáo lịch sử đi kèm với các bản quét để có được hiểu biết sâu hơn.
Ai sẽ xóa bỏ yếu tố không thể tránh khỏi do lỗi của con người và cũng có thể loại bỏ thành kiến. Như Tiến sĩ Montana nhấn mạnh, nếu một bệnh nhân được giới thiệu chụp X-quang có vấn đề về tim, bác sĩ chắc chắn sẽ tập trung vào cơ quan đó và có thể bỏ qua vấn đề ở phổi.
Công nghệ cũng có thể giúp giảm bớt công sức của các bác sĩ, giảm khối lượng công việc và thu hút sự chú ý của họ đến các bản quét liên quan sớm hơn so với mức mà họ có thể xử lý được. Theo một cuộc khảo sát gần đây của Đại học X quang Hoàng gia, 97% các cơ sở điều trị ung thư ở Vương quốc Anh đã gặp phải tình trạng chậm trễ trong điều trị do thiếu hụt của các bác sĩ X quang.
X-Raydar, một AI của nhóm, đã sẵn sàng để cộng đồng nghiên cứu thử nghiệm trong các ứng dụng phi lâm sàng thông qua một cặp API.
