Generazione Automatica di Report di Risonanza Magnetica Cardiovascolare

L'obiettivo di questo studio osservazionale è valutare l'accuratezza, la completezza e la coerenza clinica dei referti di imaging di risonanza magnetica cardiaca (CMR) generati da modelli linguistici di grandi dimensioni rispetto ai referti redatti da radiologi esperti in pazienti sottoposti a esami CMR clinici di routine.

Le principali domande a cui mira a rispondere sono:

I referti CMR generati automaticamente da un modello multimodale di grandi dimensioni possono riflettere accuratamente i principali reperti di imaging e le diagnosi rispetto ai referti scritti da radiologi cardiovascolari esperti?

Come si comporta la qualità dei referti generati in termini di correttezza clinica, completezza e chiarezza linguistica, valutati mediante metriche quantitative e revisione esperta?

Se è presente un gruppo di confronto:

I ricercatori confronteranno i referti CMR generati dall'IA con i referti di riferimento redatti da radiologi cardiovascolari certificati per verificare se il sistema automatizzato raggiunge un'accuratezza diagnostica e una qualità dei referti comparabili tra diverse patologie cardiache.

I partecipanti:

Si sottoporranno a esami di risonanza magnetica cardiaca standard come parte della pratica clinica di routine.

Avranno i propri dati di immagini CMR anonimizzati e i corrispondenti referti radiologici raccolti retrospettivamente.

Contribuiranno con dati che verranno utilizzati per generare referti CMR automatizzati, che saranno poi valutati rispetto ai referti esperti utilizzando metriche oggettive (ad esempio, accordo diagnostico, accuratezza a livello di entità) e punteggi clinici soggettivi da parte dei radiologi.