[ad_1]
要点
- 这 美国国家健康与护理卓越研究所已批准四个人工智能 X 射线筛查平台供 NHS 使用。
- 获批准的平台有 TechCare Alert、Rayvolve、BoneView 和 RBfracture。
- 人工智能驱动的医学成像工具可以比传统方法更快、更准确地识别问题。
英国国家医疗服务体系 (NHS) 已获准使用人工智能工具来分析 X 射线扫描是否有骨折。
国家健康与护理卓越研究所 (NICE) 发现该技术可以加快诊断速度并改善患者的治疗结果， 获批四个平台 对于 NHS 使用，医院每次扫描只需花费 1 英镑。
改善患者治疗效果
批准用于 NHS X 射线筛查的平台包括 TechCare Alert、Rayvolve、BoneView 和 RBfracture。
文件指出：“NICE 对人工智能技术的早期价值评估表明，在产生更多证据的同时，BoneView、RBfracture、Rayvolve 和 TechCare Alert 可以在 NHS 中使用，以帮助在紧急护理中通过 X 射线检测骨折。”
骨折诊断
人工智能工具有望拯救医疗专业人员 时间 并突出显示可能被忽视的骨折。
遗漏骨折是事故急救 (A&E) 单位和紧急护理中心最常见的诊断错误之一。研究表明，围绕 3-5% 所有骨折中的一开始都会被遗漏，尤其是肉眼难以发现的细微骨损伤。
骨折误诊可能会给患者带来严重的并发症，包括愈合不当、慢性疼痛，如果不及时治疗，甚至会导致残疾。
通过将人工智能纳入 X 射线筛查，NHS 专业人员可以从额外的安全层中受益。这些人工智能平台可以高精度分析图像，突出显示可能需要进一步检查的潜在骨折。
从理论上讲，这将减少诊断错误并确保患者更快地接受适当的治疗。
人工智能在医学分析中的应用
人工智能分析在临床领域的影响不仅仅限于骨折检测。
从 超声波 到 MRI 扫描，许多不同形式的医学成像都受益于机器学习。该技术可以显着简化病理筛查过程，通常比传统过程更快、更准确地发现问题。
尽管该技术的好处越来越受到认可，但仍存在一些风险需要考虑。
例如，2022 年 学习 用于筛查肝病的人工智能工具发现了证据 算法偏差，该平台在男性肝脏扫描方面比女性肝脏扫描表现更好。
NICE 在其报告中承认，没有足够的证据来了解批准的平台对患有影响骨骼健康的疾病的患者的效果如何。报告还表示，对于不同人群可能受到的不同影响，人们的了解还很有限。
这篇文章有帮助吗？
