じん肺高リスク早期警戒モデルの評価

中国および世界中で主な職業病であるじん肺。 胸部 X 線検査は、粉塵にさらされた労働者の身体検査やじん肺の集団スクリーニングに利用できる、最も利用しやすく、手頃な価格で利用できる放射線検査です。 しかし、診断には主観が強い、非効率、境界病変の判断が難しいなどの欠点があり、じん肺は治療よりも予防​​が重要です。 しかし、現在のプロセスでは、じん肺と診断されるまで、粉塵にさらされるリスクの高い労働者に早期に警​​告することはできません。 効率性、非人間性、定量化という特徴を持つ人工知能は、前述の問題を解決するのにまさに適しています。 これまで、じん肺のグレード診断や高リスクの早期警告にディープラーニングを適応させることに関する研究はほとんどありませんでした。 これまでの研究では、100,000 枚を超えるデジタルじん肺 X 線撮影画像を含む胸部 X 線写真データベースを構築しました。 検出システムの評価の結果、AUC(Area Under The Curve)は0.965、感度は99%で、じん肺の識別精度は90%に達することが実証されました。 さらに多くの作業を継続する必要があります。 したがって、私たちはディープラーニングを適用してじん肺のインテリジェントな検出、グレード診断、および高リスクの早期警告のモデルを開発することを目指しています。 注釈付き画像は、じん肺のスクリーニングとグレード診断を目的とした畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) アルゴリズムのトレーニングに使用されます。 さらに、密度ヒートマップによって計算されたリスクスコアは、粉塵にさらされる作業者の早期警告に使用されます。 その後、リスクスコアの妥当性を検証するためにコホートの追跡調査が暗示されます。 このようにすることで、粉塵にさらされるリスクの高い労働者は早期介入を受けて予後が良くなり、明らかに医療負担を軽減することができます。