Fugu-MT 論文翻訳(概要): A clinical validation of VinDr-CXR, an AI system for detecting abnormal chest radiographs

論文の概要: A clinical validation of VinDr-CXR, an AI system for detecting abnormal chest radiographs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02256v2
Date: Wed, 7 Apr 2021 02:22:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-09 03:38:54.507703
Title: A clinical validation of VinDr-CXR, an AI system for detecting abnormal chest radiographs
Title（参考訳）: 異常胸部X線写真検出のためのAIシステムVinDr-CXRの臨床的検討
Authors: Ngoc Huy Nguyen, Ha Quy Nguyen, Nghia Trung Nguyen, Thang Viet Nguyen, Hieu Huy Pham, Tuan Ngoc-Minh Nguyen
Abstract要約: X線スキャンで異常を検出するためのAIベースのシステムを検証するメカニズムを実証する。このシステムは、胸部X線上の異常を検出するためのF1スコア(リコールのハーモニック平均と精度-0.653 CI 0.635, 0.671)を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems for chest radiographs using artificial intelligence (AI) have recently shown a great potential as a second opinion for radiologists. The performances of such systems, however, were mostly evaluated on a fixed dataset in a retrospective manner and, thus, far from the real performances in clinical practice. In this work, we demonstrate a mechanism for validating an AI-based system for detecting abnormalities on X-ray scans, VinDr-CXR, at the Phu Tho General Hospital - a provincial hospital in the North of Vietnam. The AI system was directly integrated into the Picture Archiving and Communication System (PACS) of the hospital after being trained on a fixed annotated dataset from other sources. The performance of the system was prospectively measured by matching and comparing the AI results with the radiology reports of 6,285 chest X-ray examinations extracted from the Hospital Information System (HIS) over the last two months of 2020. The normal/abnormal status of a radiology report was determined by a set of rules and served as the ground truth. Our system achieves an F1 score - the harmonic average of the recall and the precision - of 0.653 (95% CI 0.635, 0.671) for detecting any abnormalities on chest X-rays. Despite a significant drop from the in-lab performance, this result establishes a high level of confidence in applying such a system in real-life situations.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)を用いた胸部X線写真診断システム(CAD)は,最近,放射線学者にとって第2の意見として大きな可能性を示している。しかしながら,これらのシステムの性能は,概ねふりかえりの方法で固定データセット上で評価され,臨床における実際のパフォーマンスとは程遠いものであった。本研究は,ベトナム北部の州立病院であるPhu Tho General Hospitalにおいて,X線スキャンVinDr-CXRの異常を検出するためのAIベースのシステムを検証するメカニズムを実証した。 AIシステムは、他のソースからの固定アノテーション付きデータセットでトレーニングされた後、病院のPicture Archiving and Communication System(PACS)に直接統合された。病院情報システム(HIS)から抽出した6,285個の胸部X線検査を2020年の最後の2カ月間,AIの結果と照合し比較することにより,システムの性能を前向きに測定した。放射線学報告の正常/異常状態は一連の規則によって決定され、根拠となる真実として機能した。胸部X線異常検出のためのF1スコア(リコールと精度の調和平均値)は0.653(95% CI 0.635, 0.671)である。インラボのパフォーマンスが大幅に低下したにもかかわらず、この結果、実生活でのシステムの適用に対する高いレベルの信頼性が確立される。

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