論文の概要: Levels of Autonomous Radiology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07286v1
- Date: Tue, 14 Dec 2021 10:41:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-16 01:05:06.031934
- Title: Levels of Autonomous Radiology
- Title（参考訳）: 自律放射線学のレベル
- Authors: Suraj Ghuwalewala, Viraj Kulkarni, Richa Pant, Amit Kharat
- Abstract要約: 医療データを用いた人工知能(AI)アプリケーションの開発と採用は、放射線学の次のフェーズに繋がる。
アノテーションやレポートジェネレーションなどの面倒な手作業の自動化に加えて,評価ワークフローにおいて,放射線技師を支援するケースの放射線学的評価も実施する。
本稿では,放射線学における自動化の進展をレベルワイドに分類し,各レベルにおけるAI支援を課題と解決策で説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Radiology, being one of the younger disciplines of medicine with a history of
just over a century, has witnessed tremendous technological advancements and
has revolutionized the way we practice medicine today. In the last few decades,
medical imaging modalities have generated seismic amounts of medical data. The
development and adoption of Artificial Intelligence (AI) applications using
this data will lead to the next phase of evolution in radiology. It will
include automating laborious manual tasks such as annotations,
report-generation, etc., along with the initial radiological assessment of
cases to aid radiologists in their evaluation workflow. We propose a level-wise
classification for the progression of automation in radiology, explaining AI
assistance at each level with corresponding challenges and solutions. We hope
that such discussions can help us address the challenges in a structured way
and take the necessary steps to ensure the smooth adoption of new technologies
in radiology.
- Abstract（参考訳）: 放射線学は1世紀以上の歴史を持つ若い医学分野の一つであり、非常に技術進歩を目の当たりにしており、今日の医学の実践方法に革命をもたらした。
過去数十年間、医療画像のモダリティは、大量の医療データを生み出してきた。
このデータを用いた人工知能(ai)アプリケーションの開発と採用は、放射線学における進化の次の段階につながるだろう。
アノテーションやレポートジェネレーションなどの面倒な手作業の自動化に加えて,評価ワークフローにおいて,放射線技師を支援するケースの放射線学的評価も実施する。
本稿では,放射線学における自動化の進展をレベルワイドに分類し,各レベルのAI支援を課題と解決策で説明する。
このような議論が、構造的な方法で課題に対処し、放射線学における新しい技術の円滑な採用を保証するために必要なステップを取るのに役立つことを期待している。
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