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在患者中成骨的不完美，人工智能（AI）辅助将放射科医生的断裂检测准确性从83.4％提高到90.7％。但是，放射线医生在考虑其独立性能时的表现要比AI表现更好。
方法论：
- 在这项研究中，研究人员分析了48名儿童（平均年龄为12岁）的336张阑尾和骨盆X光片，并具有遗传确认的成骨剂Imperfecta。
- 地面事实是由两位顾问小儿放射科医生的共识决定的，他们用边界盒标记了急性和治愈裂缝。
- 七位放射科医生在两轮比赛中独立评估了匿名图像 - 没有AI的第一轮，并在AI援助的情况下进行了第二轮。AI工具提供了可疑裂缝的边界盒，但没有区分急性与愈合骨折。
- 两轮完成后，没有AI援助的放射科医生的结果，有AI援助的放射科医生，仅通过计算边界框之间的交叉点，将单独的AI与地面真相进行了比较。
要点：
- AI的次访问精度为74.8％（95％CI，65.4％-82.7％），而平均放射科医生的表现为83.4％（95％CI，75.2％-89.8％）。
- 使用AI辅助的放射科医生将其每次检查的平均准确性提高到90.7％（95％CI，83.5％-95.4％）。
- AI支持将平均放射科医生的人均准确度提高了7.0％（从84.6％到91.6％），人均准确度增加了3.7％（从76.3％到80.0％）。
- 每次断裂，人工智能援助降低了真和假阳性，同时提高了真否和假否定性，将准确性提高了3.7％，特异性提高了10.0％，阳性预测价值提高了7.2％。
- 平均而言，放射科医生在72个实例中改变了他们的人均决定。这些更改中有69％与AI的建议相匹配，而64％提高了准确性。
实际上：
该研究的作者写道：“总而言之，这项研究的结果表明，即使没有专门针对该人群的专门培训，AI辅助可以提高放射科医生在诊断OI [成骨的儿童骨折]方面的表现。”他们补充说：“尽管如此，与放射科医生相比，独立的AI性能更糟，因此强调了以自主方式实施AI工具的潜在危险。”
来源：
这项研究由英国伦敦大学伦敦大学学院的Cato Pauling领导。是在线发布2025年7月7日，在欧洲放射学。
限制：
研究人员包括在研究期间对一些患者的重复检查，由于外观的相似性可能引起了偏见。尽管市场上有多种产品，但这项研究仅使用了一种市售的AI模型。此外，缺乏对照组的没有骨骼脆性障碍的患者使客观地评估AI工具在成骨剂Imperfecta的儿童中是否准确地表现较差。
披露：
这项研究获得了美国国家卫生与护理研究所的资助支持。作者宣布没有利益冲突。
本文是使用包括AI在内的几种编辑工具创建的，作为该过程的一部分。人类编辑在出版前审查了此内容。