波恩大学医院（UKB）和波恩大学的研究人员对关于人工智能（AI）效果的现有研究进行了综合分析，结果表明，AI 并不能自动加速医疗成像中的工作流程。
尽管 AI 常被视为处理常规任务的解决方案，但其对工作流程的实际影响尚不明确。在数据密集型的专业领域，如基因组学、病理学和放射学，虽然已使用 AI 来识别大量数据中的模式和确定病例优先级，但关于效率提升仍缺乏可靠数据。
Katharina Wenderott 是该研究的主要作者和波恩大学的博士生，她说：“我们想了解 AI 解决方案在多大程度上实际提高了医疗成像的效率。普遍认为 AI 会自动加快工作流程的假设往往是不成立的。”
研究团队对 48 项研究进行了系统回顾，这些研究考察了 AI 工具在临床环境中的使用，特别是在放射学和胃肠病学方面。在 33 项研究工作流程处理时间的研究中，67％报告工作时间减少，但荟萃分析未显示出任何显著的效率提升。Wenderott 说：“一些研究显示出统计学上的显著差异，但这些不足以得出一般性结论。”
此外，团队分析了 AI 在现有工作流程中的整合情况，发现实施的成功在很大程度上取决于现场的具体条件和流程。然而，研究设计和所使用技术的异质性使得难以进行统一评估。
UKB 的患者安全研究所（IfPS）主任 Matthias Weigl 教授强调：“我们的结果清楚地表明，在日常临床实践中使用 AI 必须进行差异化考虑。当地条件和个体工作流程对实施的成功有重大影响。”
该研究为 AI 技术如何影响临床工作流程提供了重要的初步见解。Weigl 教授总结说：“一个关键发现是，未来的研究需要清晰结构化的报告，以便更好地评估这些技术的科学和实际效益。”
来源：波恩大学医院
期刊参考：Wenderott, K.,et al. (2024). Effects of artificial intelligence implementation on efficiency in medical imagingaa systematic literature review and meta-analysis. npj Digital Medicine. doi.org/10.1038/s41746-024-01248-9.
