来源:VIN 发布于2022 年 9 月 19 日
作者:Ross Kelly
Mars和IVC Evidensia是目前世界上排名前两位的大型宠物医疗集团,在放射科医生短缺的情况下纷纷加快利用新技术步伐。
* 由于Mars和IVC Evidensia已经开始采用这项技术,数以千计的兽医可能很快就 能够利用人工智能获得读取 X 光片。
* 玛氏在其Antech诊断部门开发了一种内部AI产品。目前它正在大约60家医院 中试用该技术,但尚未确定在公司范围内推广的日期。
* IVC Evidensia已完成SignalPET开发的AI产品的试用,并正在将其推广到欧洲和 加拿大的医院中。
* 这些公司预测,尽管这些工具将帮助兽医专业人士进行诊断,但它们不会取代放 射科医生,甚至可能会增加对他们的需求。
世界上最大的两家动物医院集团已经开始使用人工智能来读取射线照片,这表明新技术的采用可能正在接近一个转折点。但这并不一定意味着放射科医生会失业。这些公司预测,至少在可预见的未来,人工智能更有可能帮助他们完成工作而不是取代他们。
玛氏公司在全球拥有2500多家兽医诊所,其Antech兽医诊断部门的高管告诉 VIN 新闻服务,该公司正在使用人工智能来解释大约 60 家诊所的射线照片,作为试验的一部分。这家总部位于弗吉尼亚州麦克莱恩的团队的AI技术由 Antech 内部开发,目前正在欧洲(包括英国)和北美的医院中进行试验。在全公司范围内进行更广泛的推广的日期尚未确定。
与此同时,总部位于英国布里斯托尔的 IVC Evidensia 在欧洲和加拿大拥有2300多家诊所,在利用人工智能来读取射线照片已经取得了进展:它已经完成了由美国公司SignalPET 开发的人工智能产品的试用。该产品已经出现在 IVC Evidensia 的数十家加拿大医院中,预计将在大约12个月内完成在英国的推广,欧洲大陆紧随其后。这些软件工具使用人工智能来读取通常称为X 射线的射线照片,并在几分钟内提供解释。用户通过登录网站访问该软件,每次翻译只需支付10美元。
其他向兽医提供该技术的公司包括Vetology和MetronMind,它们都位于美国加利福尼亚州。人工智能也用于解释人类医学中的射线照片,尽管一些放射科医生担心该技术可能无法用于临床,但至少已经发布了一种产品供人类自主使用,2022年3 月份,一种用于读取胸部 X光片的人工智能工具获得了欧洲监管机构的批准。
由于兽医领域宠物群体数量急速增加。兽医放射学专家的短缺推动了这一增长,尤其是在学术界,这一点得到了包括美国兽医放射学院在内的专业协会认可。
人工智能工具是使用一种称为深度学习的技术开发的。在放射学中,这种技术可以训练它们识别可能表明疾病的异常情况。训练涉及为人工智能提供大量放射图像。该过程通过放射科医师的审查和用户反馈来完善。Mars 表示,它利用Antech的123 名放射科医师的知识来开发 AI,该AI使用由其于2017年收购的美国兽医公司VCA存储的大量图像进行训练。
Antech影像服务高级副总裁Paul Fisher说:“VCA数据资料已经存储了近20年,我们已经用1100 万或1200 万张幻灯片来训练人工智能。这项技术对于放射科医生来说更像是朋友而不是竞争对手,至少在短期内是这样。“我认为这会让他们在辅助阅读方面更有效率,但我真的不认为它会取代放射科医生。”
IVC Evidensia副首席医疗官Alistair Cliff博士表示,人工智能技术的采用甚至可能会对接受过专业放射学培训的专业人士产生更多需求。Cliff说:“我对此非常清楚:我认为兽医放射科医生应该对这种产品感到兴奋,他们应该感到兴奋,因为我们所做的基本上是在更大的动物群体中引发关于放射学的对话。”
Cliff补充说“学术研究和事实数据表明,在大约5% -10% 的病例中,兽医通常会提交X光片以征求放射科医生的意见,甚至可能更少。他认为,人工智能技术通过为全科医生提供一种廉价、快速的分析工具,可以让更多的宠物主人接触放射科,这可能会促使一些人寻找特定的标准来评估基于人工智能的初步发现。我们认为这只会支持放射科医生群体,并且我敢说,这将带给他们更多帮助。”
准确性问题
在开始推出之前,IVC Evidensia 在英国的22家诊所试用SignalPET 产品长达12周,在此期间,它测量了许多性能因素,包括工具的准确性、对临床护理的影响以及兽医的满意度和宠物主人一起用它的表现。IVC Evidensia 的分析表明有95%的准确度,基于识别射线照片中的正常或异常,这与产品开发商 SignalPET声称的准确度水平相匹配。至于对临床护理的影响,Cliff 说:“在试验实践中使用该产品引发了其他诊断设备的使用增加,例如内窥镜检查和超声波。宠物最终在医院停留的时间更少,重复访问次数减少,这表明人工智能促进了更有针对性的护理,从而产生了更好的临床结果。”
兽医们印象深刻
Cliff 说:“在 22 次试验中,95%的从业者表示他们批准了该产品,而剩下的5%表示他们使用它的时间不够长,无法确定。” 去年VIN News联系的AI放射学工具的用户对其能力进行了更多的混合评估,大家反馈不一,从热烈的赞扬到质疑其准确性都有。客户讲述了该软件有时会遇到可能被忽略的附带条件。其他人表示,这些产品作为学习工具对初级同事特别有帮助。然而,批评者声称人工智能产生的读数不够具体,或者识别不出存在的病变。制造商坚称他们的准确性声明得到了学术研究的支持。在最近发表于AVCR 期刊Veterinary Radiology & Ultrasound的一篇论文中,塔夫茨大学的研究人员评估了Vetology产品在41只确诊为胸腔积液(肺部周围积液过多)犬中的准确性,他们发现该技术的准确率为88.7%,并得出结论认为该技术“似乎很有价值,值得进一步调查和测试。“
产品开发人员承认他们的产品并不完美,但他们强调,在一般实践环境中向人工智能展示的射线照片的质量可能并不总是与专家或研究学者提供的射线照片的质量一样高。Vetology总裁Eric Goldman说:“解释与提供给人工智能分析的内容一样好。” Goldman表示,兽医专业人员上传到 AI 软件的图像质量将取决于各种因素,例如患者的位置、照明水平以及是否存在障碍物。我要说的另一件事是,软件不知道动物呕吐、动物腹泻、动物咳嗽,软件可以查看定位良好、拍摄良好的 X 光片并判断是心脏还是肺部问题,但它必须与临床症状相匹配,并且必须与兽医的培训和经验相匹配。这就是为什么,综合考虑,我们相信人类和人工智能结合在一起会变得更好。”
为此,Vetology 通过使用他们更熟悉的技术语言和概念,开发了一个为放射科医生量身定制的 AI 工具版本。目前,该公司远程放射业务的放射科医生正在使用它进行初步评估。Goldman说:“我们希望对新技术具有包容性,我们希望放射科医生参与其中。”
玛氏Antech高管 Fisher说:“开发人工智能工具的过程也并不完美。它是由会犯错误的人来训练的,所以这就是我们每天使用一组放射科医生对其进行培训的原因,尽管每个人都可能知道,放射科医生并不总是意见相互同意。”
Antech影像服务的科学和学术事务主管Diane Wilson 指出:“凭借20年的VCA 数据,其 AI 可能会遇到很多不一致的情况,但仍能产生准确的读数。我认为最大的限制之一是最终用户的教育。这不是机械放射科医生。它是一台进行诊断测试的机器。重要的是使用它的兽医必须了解它可以做什么和不能做什么。同样,IVC Evidensia 的 Cliff 建议兽医将 AI 放射学工具更多地视为助手而不是权威。他说:“它构成了诊断拼图的一部分,这本身不是诊断。”Debra Baird 博士是印第安纳州的兽医放射科医生,也是兽医信息网络(该行业的在线社区)的诊断成像顾问,她怀疑人工智能是否会让像她这样的人失业。她说:“列出放射检查结果或检测异常是一回事,但解释这些发现及其重要性是我认为人工智能无法取代人类思维的地方。”