Trí tuệ nhân tạo tự động trong radiology nhi khoa: việc sử dụng và nhận thức về BoneXpert để đánh giá tuổi xương
Tóm tắt
Hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tự động để đánh giá tuổi xương (BoneXpert) được thiết kế để sử dụng trong thực hành chẩn đoán hình ảnh lâm sàng như một công cụ thay thế cho bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.
Mục đích của nghiên cứu này là điều tra cách thức công cụ này được sử dụng trong thực hành lâm sàng. Các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có xu hướng sử dụng BoneXpert để
Chúng tôi đã gửi một cuộc khảo sát gồm tám câu hỏi trắc nghiệm đến 282 bác sĩ chẩn đoán hình ảnh ở các khoa tại châu Âu đã sử dụng phần mềm này.
Có 97 (34%) phản hồi từ 18 quốc gia. Các câu trả lời cho thấy rằng trước khi cài đặt phương pháp tự động, 83 (86%) trong số phản hồi mất hơn 2 phút cho mỗi đánh giá tuổi xương; con số này giảm xuống còn 20 (21%) sau khi cài đặt. Chỉ 17/97 (18%) người tham gia sử dụng BoneXpert để hoàn toàn thay thế bác sĩ chẩn đoán hình ảnh; số còn lại sử dụng để hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh ở mức độ khác nhau. Ví dụ, 39/97 (40%) không bao giờ điều chỉnh kết quả tự động, trong khi 9/97 (9%) điều chỉnh hơn 5% các đánh giá tự động. Phần lớn 58/97 (60%) người tham gia tự mình kiểm tra các hình ảnh để loại trừ các đặc điểm của bệnh nền.
BoneXpert giảm đáng kể thời gian báo cáo cho việc xác định tuổi xương. Tuy nhiên, phân tích hình ảnh không chỉ đơn thuần là việc xác định tuổi xương. Nó cũng liên quan đến việc nhận diện các bất thường, và vì lý do này, bác sĩ chẩn đoán hình ảnh không thể bị thay thế hoàn toàn. Các hệ thống AI ban đầu được phát triển để
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
An understanding of AI’s limitations is starting to sink in. The Economist. https://www.economist.com/technology-quarterly/2020/06/11/an-understanding-of-ais-limitations-is-starting-to-sink-in. Accessed 14 Apr 2021
Gallix B, Chong J (2019) Artificial intelligence in radiology: who’s afraid of the big bad wolf? Eur Radiol 29:1637–1639
van Ginneken B (2018) Talk at ECR 2018: AI and radiologists — a painful divorce? Vimeo. https://vimeo.com/258232453. Accessed 10 Jan 2021
Greulich WW, Pyle SI (1959) Radiographic atlas of skeletal development of the hand and wrist, 2nd edn. Stanford University Press, Stanford
Thodberg HH, Kreiborg S, Juul A, Pedersen KD (2009) The BoneXpert method for automated determination of skeletal maturity. IEEE Trans Med Imaging 28:52–66
Pose Lepe G, Villacrés F, Fuente-Alba CS, Guiloff S (2018) Correlation in radiological bone age determination using the Greulich and Pyle method versus automated evaluation using BoneXpert software. Rev Chil Pediatr 89:606–611
Booz C, Yel I, Wichmann JL et al (2020) Artificial intelligence in bone age assessment: accuracy and efficiency of a novel fully automated algorithm compared to the Greulich-Pyle method. Eur Radiol Exp 4:6
Martin DD, Deusch D, Schweizer R et al (2009) Clinical application of automated Greulich-Pyle bone age determination in children with short stature. Pediatr Radiol 39:598–607
Unrath M, Thodberg HH, Schweizer R et al (2013) Automation of bone age reading and a new prediction model improve adult height prediction in children with short stature. Horm Res Paediatr 78:312–319
Martin DD, Meister K, Schweizer R et al (2011) Validation of automatic bone age rating in children with precocious and early puberty. J Pediatr Endocrinol Metab 24:1009–1014
Martin DD, Heil K, Heckmann C et al (2013) Validation of automatic bone age determination in children with congenital adrenal hyperplasia. Pediatr Radiol 43:1615–1621
Thodberg HH, Sävendahl L (2010) Validation and reference values of automated bone age determination for four ethnicities. Acad Radiol 17:1425–1432
Martin DD, Sato K, Sato M et al (2010) Validation of a new method for automated determination of bone age in Japanese children. Horm Res Paediatr 73:398–404
Alshamrani K, Hewitt A, Offiah AC (2020) Applicability of two bone age assessment methods to children from Saudi Arabia. Clin Radiol 75:156.e1–156.e9
Van Rijn RR, Thodberg HH (2013) Bone age assessment: automated techniques coming of age? Acta Radiol 54:1024–1029
Martin DD, Thodberg HH (2019) Validation of a new version of BoneXpert bone age in children with congenital adrenal hyperplasia (CAH), precocious puberty (PP), growth hormone deficiency (GHD), turner syndrome (TS), and other short stature diagnoses. Horm Res Paediatr 91:26
Halabi SS, Prevedello LM, Kalpathy-Cramer J et al (2019) The RSNA pediatric bone age machine learning challenge. Radiology 290:498–503
Martin DD, Wit JM, Hochberg Z et al (2011) The use of bone age in clinical practice — part 1. Horm Res Paediatr 76:1–9
Martin DD, Wit JM, Hochberg Z et al (2011) The use of bone age in clinical practice — part 2. Horm Res Paediatr 76:10–16
Tanner JM, Healy MJR, Goldstein H, Cameron N (2001) Assessment of skeletal maturity and prediction of adult height (TW3 method). W.B. Saunders, Philadelphia
Tanner JM, Whitehouse RH, Marshall WA et al (1975) Assessment of skeletal maturity and prediction of adult height. Academic Press, London
Tanner JM (1989) Review of “assessing the skeletal maturity of the hand-wrist: FELS method.”. Am J Hum Biol 1:493–494
Ording Müller LS, Offiah A, Adamsbaum C et al (2019) Bone age for chronological age determination — statement of the European Society of Paediatric Radiology musculoskeletal task force group. Pediatr Radiol 49:979–982
Armitage P, Berry G, Matthews JNS (1994) Statistical methods in medical research. Blackwell Science, Hoboken
Berst MJ, Dolan L, Bogdanowicz MM et al (2001) Effect of knowledge of chronologic age on the variability of pediatric bone age determined using the Greulich and Pyle standards. AJR Am J Roentgenol 176:507–510
Hosny A, Parmar C, Quackenbush J et al (2018) Artificial intelligence in radiology. Nat Rev Cancer 18:500–510
Wilson DM (1999) Regular monitoring of bone age is not useful in children treated with growth hormone. Pediatrics 104:1036–1039
Kaufman FR, Sy JP (1999) Regular monitoring of bone age is useful in children treated with growth hormone. Pediatrics 104:1039–1042
Kim JR, Shim WH, Yoon HM et al (2017) Computerized bone age estimation using deep learning based program: evaluation of the accuracy and efficiency. AJR Am J Roentgenol 209:1374–1380