英国研究：AI会影响兽医放射学吗？
概述：英国研究发现，人工智能在兽医放射学中并非取代放射科医生，而是作为辅助工具提升工作效率。AI技术在一项涉及50例犬猫病例的研究中表现出较高的准确性和敏感性，特别是在检测异常方面。然而，研究强调AI尚处于初级阶段，局限于单一病例分析，未来需结合病史和更全面的评估。AI有助于减轻放射科医生压力，提升诊断效率。
由于兽医放射科医生的职业要求很高，他们经常超负荷工作。如果能够获得额外的资源来提高工作效率，他们将受益匪浅。
近年来，人工智能（AI）推动了兽医界的一场技术革命。截至2023年底，人工智能已经渗透到各种职业中，引发了传统主义者对其可能取代日常和必要任务的担忧。
然而，问题来了：在兽医放射学中，人工智能是应该被恐惧和回避的力量，还是应该被接受并充分利用？
AI 辅助兽医放射学
爱丁堡大学皇家（迪克）兽医学院的Tobias Schwarz博士的最新研究对此进行了探讨，表明兽医放射学AI并非在取代放射科医生，而是为了辅助和补充他们的工作。 在繁忙的日程和详尽的报告之间，兽医放射科医生的工作往往是紧急的，在许多情况下，对处于危急状态的宠物而言，这种工作可能是救命的。作为一个高要求的职业，这些专家经常过度劳累，他们非常需要额外的资源来提高工作效率。Levenson博士表示：“对于那些人手不足或缺乏专职兽医放射学专家的诊所来说，这项技术是一个真正的突破。在这些情况下，患者的结果可能取决于快速的报告甚至是第二意见。”
AI 技术的研究与测试
随着兽医放射学AI软件进入商业市场，评估其与兽医放射科医生的准确性是至关重要的。
Schwarz博士和他的团队进行了一项研究，他们使用了SignalPET的SignalRAY®技术来进行比较，涉及了50例犬猫病例。研究将AI测试与放射科医生的解读和诊断进行匹配。然后，将每个发现分类为正常或异常。他们根据读数的灵敏度、特异性和准确性来测试有效性。研究通过大多数放射科医生的共识确定了正确的读数，并使用统计测试来确定结果的显著性。
研究的局限性
然而，必须承认这项研究的局限性。Schwarz的研究主要评估了单个病例，缺乏对动物病史的全面分析——这是放射解释的一个关键方面。研究设计并不能完全准确地反映现实环境，综合考虑动物的健康状况，未来的研究应探讨AI分析病史和比较放射结果的能力。
结论
研究结果显示，AI在许多放射科医生中表现优于一些放射科医生，并且在准确性上与表现最好的放射科医生没有显著差异。本质上，AI采取保守和超安全的方法。这证明了早期兽医放射学AI在检测异常方面的强大能力，而非确认正常性。这种方式可以节省放射科医生的时间，他们可能不需要过度检查正常结果，但会希望仔细检查AI发现的异常结果。 尽管兽医放射学AI还处于起步阶段，但随着AI技术的发展，它有望革新兽医护理，提供增强的诊断能力，并最终改善宠物的健康结果。目前的兽医放射学AI不是完美的替代品，而是对资深影像专家工作的补充。这项技术的不断改进，为兽医护理设定了新标准。对于那些勇于接受先进技术、成为早期采用者并开始设定尖端兽医护理新标准的专业人士来说，它是一个宝贵的资源。
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