医生成功地使用人工智能模型来诊断胆结石的存在

　　昂贵的核磁共振检查通常用于评估疑似胆结石的患者，通常会延迟最终干预，增加疾病严重程度、进一步并发症和住院时间的风险。

　　在五年的时间里，研究人员开发并测试了五个机器学习模型，以回顾性地预测患者患胆总管结石的风险，所有这些模型都优于现有的诊断指南。研究结果发表在《澳新银行外科杂志》上。

　　塔斯马尼亚大学医学院外科教授、澳大利亚皇家外科医学院院士理查德·特纳博士表示，他相信人工智能将在未来的胆总管结石诊断中发挥重要作用。

　　特纳博士说:“胆总管结石约占胆结石诊断的15%，因此我们必须不断探索人工智能等创新技术，以提高诊断准确性，简化患者护理，并最终改善患者的治疗效果。”

　　“这些工具有助于准确识别哪些患者将受益于直接进行胆管结石的最终管理，减少对急性胆道功能障碍患者对MRI检查的依赖。

　　“我们的研究表明，在内窥镜检查之前接受核磁共振成像检查的患者住院时间更长，住院费用增加，住院并发症发生率更高。”

　　特纳博士说，采用预测性人工智能工具对卫生系统和患者都是有利的。

　　“随着人工智能变得越来越普遍，我们必须学会如何利用它的力量，消除诊断评估中的猜测，”特纳博士说。

　　“将这些工具嵌入日常临床实践有可能极大地改善患者流量和由此导致的过度拥挤，降低患者和卫生系统的成本，并提供更有效的以患者为中心的护理。

　　“这些模型的持续增强和验证将进一步建立其在优化患者护理和急性胆总管结石和其他胆道疾病管理决策过程中的可信度和适用性。

　　“我们希望我们的人工智能模型未来能成为澳大利亚医院的标准做法，作为检测胆管结石的初始接触点，减少不必要的核磁共振检查的需要。

　　“获得卫生服务部门常规收集的高质量匿名数据是培训和持续学习人工智能算法的关键推动因素。”

　　更多信息:Joshua Blum等人，使用人工智能预测胆总管结石:机器学习模型能否减少胆道功能障碍患者MRCP的使用?， ANZ Journal of Surgery(2024)。DOI: 10.1111 / ans.18950引用本文:医生成功使用人工智能模型诊断胆结石的存在(2024年，7月25日)检索自https://medicalxpress.com/news/2024-07-doctors-successfully-ai-presence-gallstones.html。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。