人工智能胸部疾病辅助诊断系统在基层医疗机构全科医生诊断中的实效性评估

分类： 医学、药学 >> 临床医学 提交时间： 2025-01-24 合作期刊: 《中国全科医学》

方俊泽 高怀婷 邢素霞 王瑜

摘要： 背景　在部分基层医疗机构中，由于放射科医生配备不足且无法保证全天候在岗，而全科医生对胸部影像的解读能力有限，影响了医疗机构服务质量与效率。目的　探讨人工智能胸部疾病辅助诊断系统在基层医疗机构中的应用效果，重点评估其在提升全科医生诊断效率、准确性及患者满意度方面的作用。方法　于2024年4月，在北京市东城区东花市社区卫生服务中心选取16名全科医生为研究对象，采用随机分组法，分为全科+AI组8名、对照组8名，同时纳入两组医生接诊的共100例需X光影像检查的呼吸系统疾病患者，每组各50例，全科+AI组采用胸部疾病辅助诊断系统（ADSC）识别X光影像，辅助全科医生做出疾病诊断，对照组按照常规流程诊治，记录两组医生所用时间进行对比，并将两组患者X光影像上传区域影像中心进行阅片审核，评估两组医生诊断准确性；对患者进行满意度调查，对两组医生进行ADSC使用体验评价。结果　两组医生的性别、年龄、学历、职称比较，差异无统计学意义（P>0.05），两组患者的性别、年龄比较，差异无统计学意义（P>0.05）。全科+AI组诊断所需时间明显短于对照组［（92.47±24.52）s vs（249.31±56.46）s，P<0.001］，诊断准确率高于对照组（96% vs 72%，P=0.0027），全科+AI组患者满意度明显高于对照组（98% vs 84%，P=0.036），两组医生ADSC使用体验评价，≥80%的全科医生认为其在使用便捷性（81.25%）、诊断决策（93.75%）、专业知识助益（87.50%）、应用可行性（87.50%）方面具有意义，93.75%的全科医生对系统使用感到满意，并愿意继续使用该系统。结论　人工智能胸部疾病辅助诊断系统显著提升了基层医疗机构全科医生的诊断效率、准确性和患者满意度，且大多数医生对ADSC的使用持积极态度。

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