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I ricercatori determinano che gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale non hanno ancora raggiunto il pieno potenziale diagnostico in COVID-19

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Radiologia: Intelligenza Artificiale (2022). DOI: 10.1148/ryai.210217″ width=”500″ height=”299″>
La panoramica della pipeline del modello diagnostico COVID-19 mostra il modulo di segmentazione (in alto), il modulo di rilevamento dei valori anomali (al centro) e il modulo di classificazione (in basso). DICOM = Digital Imaging and Communications in Medicine, GAN = generative adversarial network, PNG = formato grafico di rete portatile. Credito: Ju Sun e altri, Radiologia: Intelligenza Artificiale (2022). DOI: 10.1148/ryai.210217

Pubblicato dalla rivista Radiologia: Intelligenza Artificialeuno studio osservazionale prospettico su 12 sistemi ospedalieri della University of Minnesota Medical School ha valutato le prestazioni in tempo reale di un modello interpretabile di intelligenza artificiale (AI) per rilevare COVID-19 dai raggi X del torace.

I partecipanti con COVID-19 avevano un punteggio diagnostico COVID-19 significativamente più alto rispetto ai partecipanti che non avevano COVID-19. Tuttavia, i ricercatori hanno scoperto che le prestazioni del modello in tempo reale sono rimaste invariate durante le 19 settimane di implementazione. La sensibilità del modello era significativamente più alta negli uomini, mentre la specificità del modello era significativamente più alta nelle donne. La sensibilità era significativamente più alta per i partecipanti asiatici e neri rispetto ai partecipanti bianchi. Il sistema diagnostico dell’IA COVID-19 aveva un’accuratezza significativamente peggiore rispetto alle previsioni fatte dai radiologi.

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“Questo studio, che rappresenta la prima indagine dal vivo di un modello diagnostico AI COVID-19, mette in evidenza i potenziali benefici ma anche i limiti dell’IA”, ha affermato Christopher Tignanelli, MD, MS, FACS, FAMIA, professore associato di chirurgia presso il University of Minnesota Medical School e chirurgo generale presso M Health Fairview. “Sebbene promettenti, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale non hanno ancora raggiunto il pieno potenziale diagnostico”.

I risultati della ricerca sono stati informati da un algoritmo AI sviluppato da Ju Sun, un assistente professore presso l’U of M College of Science and Engineering, e dal suo team in collaborazione con M Health Fairview ed Epic.

  • I modelli diagnostici COVID-19 funzionano bene per i partecipanti con gravi effetti COVID-19; tuttavia, non riescono a differenziare i partecipanti con lievi effetti COVID-19.
  • Molti dei modelli di IA della prima pandemia che sono stati pubblicati vantavano metriche delle prestazioni eccessivamente ottimistiche utilizzando set di dati disponibili pubblicamente.
  • L’accuratezza diagnostica del modello AI era inferiore alle previsioni fatte da radiologi certificati dal consiglio.
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“Abbiamo visto le stesse prestazioni eccessivamente ottimistiche in questo studio quando abbiamo convalidato due set di dati pubblicamente disponibili; tuttavia, come abbiamo mostrato nel nostro manoscritto, questo non si traduce nel mondo reale”, ha affermato il dottor Tignanelli. “È imperativo andare avanti che i ricercatori e le riviste allo stesso modo sviluppino standard che richiedono una convalida prospettica esterna o in tempo reale per i manoscritti di IA sottoposti a revisione paritaria”.

I ricercatori sperano di sviluppare un modello diagnostico di intelligenza artificiale più semplice integrando i dati provenienti da oltre 40 siti statunitensi ed europei e modelli multimodali che sfruttano dati strutturati e note cliniche insieme alle immagini.


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