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DOI: 10.1055/a-1515-2923
Grenzen künstlicher Intelligenz in der Notfallbefundung – eine Leistungsanalyse eines kommerziellen, computerbasierten Algorithmus zur Detektion von Lungenarterienembolien
Article in several languages: English | deutschZusammenfassung
Ziel Da zunehmend Anwendungen künstlicher Intelligenz im klinischen Alltag implementiert werden, war das Ziel unserer Studie, die Leistung eines kommerziellen, computerassistierten Detektionsalgorithmus für Lungenarterienembolien in Computertomografie-Pulmonalisangiografien im Rahmen einer Notfallbefundung zu analysieren.
Material und Methoden In diese retrospektive Studie wurden alle Computertomografie-Pulmonalisangiografien eingeschlossen, die über einen Zeitraum von 36 Monaten in einer großen deutschen Notaufnahme gefahren wurden. Alle eingeschlossenen Untersuchungen wurden von 2 in Notfallradiologie erfahrenen Radiologen bewertet, um einen Referenzstandard festzulegen. Die Originalbefunde wurden mit den Ergebnissen des computerassistierten Detektionsalgorithmus in Bezug auf die Erkennung lobärer, segmentaler und subsegmentaler Lungenarterienembolien verglichen. Für alle Ergebnisse des computerbasierten Detektionsalgorithmus wurde die zugrunde liegende Pathologie definiert. Falsch positive Ergebnisse des Detektionsalgorithmus wurden mit dem Kontrast-Rausch-Verhältnis verglichen.
Ergebnisse Im Rahmen der Referenzbefundung wurden 504 Emboli in 182 von insgesamt 1229 Patienten (49 % männlich, 10–97 Jahre) detektiert. Der computerassistierte Detektionsalgorithmus zeigte insgesamt 3331 Ergebnisse an, hiervon waren 258 (8 %) richtig positiv und 3073 (92 %) falsch positiv. Die Sensitivität des Detektionsalgorithmus betrug 47 % (95 %-Konfidenzintervall 33–61 %) für lobäre und 50 % (95 %-Konfidenzintervall 43–56 %) für subsegmentale Lungenarterienembolien. Im Durchschnitt wurden 2,25 Ergebnisse pro Untersuchung (Median 2, 0–25) angezeigt. Es gab keine signifikante Korrelation zwischen der Anzahl der falsch positiven Ergebnisse und dem Kontrast-Rausch-Verhältnis (Spearman’s Rangkorrelationskoeffizient = 0,09). Weichteilgewebe (61,0 %) und Pulmonalvenen (24,1 %) waren die häufigsten Ursachen für falsch positive Ergebnisse.
Schlussfolgerung Die Anwendung des getesteten computerassistierten Detektionsalgorithmus auf ein Patientenkollektiv einer großen Notaufnahme deckt die Schwachstellen des Algorithmus auf, die im Rahmen zukünftiger Projektentwicklungen optimiert werden sollten.
Kernaussagen:
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Die computertomografische Pulmonalisangiografie ist eine häufige Anforderung in der Notfallversorgung.
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Computerassistierte Detektionsalgorithmen können bei der Bildanalyse helfen.
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Die Detektionsalgorithmen weisen noch Schwächen bei falsch positiven und falsch negativen Befunden auf.
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Radiolog*innen müssen sich der Limitationen der Detektionsalgorithmen bewusst sein.
Zitierweise
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Müller-Peltzer K, Kretzschmar L, Negrão de Figueiredo G et al. Present Limitations of Artificial Intelligence in the Emergency Setting – Performance Study of a Commercial, Computer-Aided Detection Algorithm for Pulmonary Embolism. Fortschr Röntgenstr 2021; 193: 1436 – 1444
Publication History
Received: 31 December 2020
Accepted: 04 May 2021
Article published online:
05 August 2021
© 2021. Thieme. All rights reserved.
Georg Thieme Verlag KG
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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