美国的研究人员已经证明，人工智能（AI）可以帮助新手用户获取诊断质量的肺部超声（LUS）图像。这项研究突显了AI在使肺部超声成像更易于普及方面的潜力，尤其是在资源有限的环境中。
该研究涉及经过培训的医疗保健专业人员，包括医疗助理、呼吸治疗师和护士，他们在AI软件的指导下对因呼吸急促而就诊的患者进行肺部超声检查。每位患者接受了两次检查：一次由非专家在AI辅助下进行，另一次由专家超声技师在没有AI的情况下进行。一个由不知情的评审小组评估了所获得的图像质量。
结果显示，98.3%的非专家使用AI捕捉到的图像达到了诊断标准，与专家获取的图像质量相比没有显著差异。值得注意的是，在左下前肺区（心脏的存在通常会使成像复杂化），AI辅助用户在捕捉高质量片段方面表现优于专家。
“这些发现强调了AI在弥合LUS采集技能差距方面的能力，使得受过有限培训的操作员也能自信地使用这一技术。”研究人员解释道。
平均而言，完成一次AI辅助的LUS检查需要16.5分钟，医生完成扫描的速度比非医生更快。这种效率加上高质量的图像表明，AI引导的LUS可以同时惠及资源有限的环境和先进的医疗环境。
他们还强调了潜在的应用，例如社区卫生工作者可以使用AI引导的LUS筛查如肺炎和肺水肿等肺部疾病。然后这些图像可以通过远程方式由医生审查，这在结合便携式超声设备时尤为有用。
未来的研究将探索将AI引导的成像与检测肺部异常的算法集成，旨在评估该技术在不同临床环境中的有效性。
“这些发展可以使肺部超声从一项专门技能转变为一种可访问的诊断工具，从而在全球范围内改善患者护理。”研究团队总结道。
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