Des chercheurs de la Northwestern University ont développé le premier système d'intelligence artificielle de ce type capable d'identifier les maladies menaçant la vie en quelques secondes, en analysant des images de radiologie, dans une réussite médicale sans précédent.
Les chercheurs ont souligné que ce nouveau système améliore considérablement la productivité et détermine les cas critiques dans certaines parties d'une seconde, ce qui constitue une solution innovante à la crise des lacunes des radiologues dans le monde, selon une étude clinique dont les résultats ont été publiés, vendredi, avec la revue «Jama Network Open».
La spécialisation en radiologie est l'une des spécialités les plus médicales qui souffrent d'une pénurie de cadres, car les attentes indiquent que les États-Unis seront confrontés à un déficit de 42 000 radiologues d'ici 2033. Compte tenu de l'augmentation du volume d'images médicales x à un taux de 5% par an.
Ce système est le premier modèle d'intelligence obstétricale au monde qui est réellement combiné dans le flux de travail clinique dans le domaine de la radiologie, car il s'agit du premier modèle qui montre une grande précision et une efficacité croissante à travers tous les types de rayons x, du crâne aux orteils, selon l'équipe.
Contrairement à d'autres outils commerciaux de l'intelligence artificielle, ce modèle a été construit en interne à partir de zéro à l'aide de données cliniques réelles du réseau médical "Northwestern"; Ce qui l'a rendu plus rapide, plus précis et moins cher que les modèles basés sur les grandes sociétés technologiques, telles que Chatgpt.
Au cours de l'étude, l'équipe a utilisé le système dans le réseau "Nord-Ouest", qui comprend 12 hôpitaux; Où environ 24 000 rapports de radi ont été analysés dans les 5 mois. Les chercheurs ont comparé les temps de préparation des rapports et la précision du diagnostic avec la présence du système et sans elle.
Les résultats ont montré que le nouveau modèle a contribué à accélérer le travail des radiologues jusqu'à 40% sans déclin du niveau de précision du diagnostic résultant de l'utilisation de l'intelligence artificielle.
Le système a également maintenu une précision élevée dans tous les types d'images des rayons x et a montré une efficacité exceptionnelle dans les cas critiques; Comme il a pu découvrir des maladies graves qui affectent le poumon dans le temps réel, c'est-à-dire avant que le médecin ne regarde l'image.
Le système génère des rapports prêts à 95%, dédiés à l'état de chaque patient, ce qui accélère le processus d'évaluation médicale.
Selon l'équipe, le régime a déjà obtenu deux invention aux États-Unis et est actuellement soumis à des étapes commerciales préliminaires, en préparation pour étendre son utilisation dans les centres médicaux du monde entier.
Il est également en cours pour élargir son utilisation pour inclure des tomodensitométrie, au milieu des résultats préliminaires montrant des sauts d'efficacité allant jusqu'à 80%.
Cependant, l'équipe a souligné que cette technique ne vise pas à remplacer le médecin, mais plutôt à améliorer son rôle; Où le médecin reste la référence finale et sa mission est de revoir, de personnaliser et d'approuver les rapports.
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