休斯顿的德克萨斯儿童医院开发了一种人工智能模型，用于评估儿科患者的骨龄，从而使放射科医生能够将更多时间投入到更复杂的任务中。
该人工智能技术于11月推出，通过解读X光片来估算患者的骨龄，然后由放射科医生进行验证。这一过程使得放射科医生在图像读取上的时间减少了30-50%。
“通过节省像骨龄这样的常规检查的时间，放射科医生可以专注于更高级的程序，如介入放射学，”德克萨斯儿童医院的人工智能和数据科学总监Anoop Vijayan告诉《贝克尔医院评论》。“放射科是最早采用自动化和人工智能以提高效率和减少工作量的部门之一。”
骨龄模型是德克萨斯儿童医院更大规模努力的一部分，该医院已经开发了十几个内部人工智能解决方案。这些包括员工识别、患者缺席预测和再入院预测等模型。
对于骨龄工具，德克萨斯儿童医院采用了预构建的人工智能模型，并用放射学图像对其进行训练，不断改进。
“人工智能提供计算结果，放射科医生进行审查并签字确认，”Vijayan先生指出。“如果有任何分歧，我们会收集反馈以进一步完善我们的模型。重要的是要强调，人工智能并不做出最终决定；始终由人类验证结果。”
为了确保人工智能的可靠性和伦理使用，德克萨斯儿童医院采用了全面的人工智能治理框架。该框架旨在验证模型、评估性能、防止偏见、保护数据隐私并保持透明度。德克萨斯儿童医院的人工智能治理委员会包括临床、运营、信息安全和法律部门的领导者。
此外，人工智能团队还包括放射学领域的倡导者，他们作为联络人与更大的放射学群体合作，促进培训并监督人工智能模型的伦理使用和性能。
“目标是负责任地指导人工智能的发展，”德克萨斯儿童医院的数据和人工智能助理副总裁Ashok Kurian表示。“在人工智能治理中涉及决策者对于构建有效且合乎伦理的人工智能解决方案至关重要。”
(全文结束)
