一項大規模研究發現，由 Aidoc 開發的 AI 演算法在偵測肺栓塞方面，與放射科醫師的判讀達成 97.8% 的高度一致，AI 輔助下的醫師對肺栓塞偵測敏感度更高，但研究也強調人機協作不可或缺，醫師仍能發現 AI 遺漏的病例。
一項最新研究顯示，人工智慧（AI）演算法在偵測肺栓塞方面的表現，與放射科醫師的判讀達成高度一致。這項大規模研究分析了逾 32,000 份掃描影像，結果表明 AI 技術在醫療影像診斷領域展現巨大潛力，但同時也凸顯了醫師專業判斷仍不可或缺。
根據昨日發布的研究報告，由 Aidoc 開發的 AI 演算法，在分析逾 32,000 份電腦斷層肺動脈血管攝影（CTPA）掃描時，與放射科醫師的判讀達成 97.8% 的一致性。該研究由 Northwell Health 的研究人員執行，涵蓋了 18 個月內，在一個整合醫療系統內進行的 32,501 份 CTPA 掃描資料。
研究發現，AI 與醫師的判讀一致性在陰性病例中達到 98.18%，在陽性病例中則為 93.75%。該 AI 工具主要用於協助放射科醫師進行分流，特別是在急性及中央型栓塞等臨床緊急且死亡風險最高的病例中，AI 輔助下的放射科醫師判讀一致性最高。美國每年有逾 30 萬人因肺栓塞死亡，此病症亦佔院內死亡的 5% 至 10%，顯示早期準確診斷的重要性。
儘管 AI 表現優異，研究仍強調人機協作的必要性。在 AI 初步判讀為陰性（未偵測到肺栓塞）的病例中，放射科醫師後續仍發現了 483 例確診為陽性的病例，佔總陽性病例的 15%。這項數據證明，即使有 AI 輔助，專業放射科醫師的最終審閱仍是確保診斷準確的關鍵環節。當 AI 與放射科醫師的判讀結果出現分歧時，由胸腔放射科專家進行裁定，結果顯示 88.7% 的情況是放射科醫師判斷正確，AI 則在 11.3% 的情況下判斷正確。整體而言，AI 輔助下的放射科醫師對肺栓塞偵測的敏感度可達 99.2%。
Northwell Health 旗下霍夫斯特拉大學/Northwell 醫學院放射科教授兼人工智慧主任 Shlomit Avigayil Goldberg-stein 博士指出：「AI 輔助的放射科醫師對肺栓塞的偵測敏感度達到 99.2%。放射科醫師與 AI 在急性及中央型栓塞（與最大臨床急迫性和死亡風險相關的病例）方面的判讀一致性最高。」