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J-GLOBAL ID：201902244401880687   整理番号：19A2164488

自動放射線病理学フィードバックツールの有用性【JST・京大機械翻訳】

Utility of an Automated Radiology-Pathology Feedback Tool

著者 (9件)： Doshi Ankur M. (Department of Radiology, NYU Langone Medical Center, New York, New York) ,  Huang Chenchan (Department of Radiology, NYU Langone Medical Center, New York, New York) ,  Melamud Kira (Department of Radiology, NYU Langone Medical Center, New York, New York) ,  Shanbhogue Krishna (Department of Radiology, NYU Langone Medical Center, New York, New York) ,  Slywotsky Chrystia (Department of Radiology, NYU Langone Medical Center, New York, New York) ,  Taffel Myles (Department of Radiology, NYU Langone Medical Center, New York, New York) ,  Moore William (Department of Radiology, NYU Langone Medical Center, New York, New York) ,  Recht Michael (Department of Radiology, NYU Langone Medical Center, New York, New York) ,  Kim Danny (Department of Radiology, NYU Langone Medical Center, New York, New York)
資料名： Journal of the American College of Radiology  (Journal of the American College of Radiology)
巻： 16  号： 9 PA  ページ： 1211-1217  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3219A  ISSN： 1546-1440  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動化放射線学-病理フィードバックツールの有用性を決定する。著者らは以前に,画像検査に関連した病理学的結果により放射線科医を自動的に提供するツールを開発した。また,このツールは,放射線科医が一致または不一致としての結果をマークすることを可能にする。5人の腹部放射線科医は,それらの以前に解釈された腹部超音波,CT,およびMR解釈に関連したそれら自身の不調和な結果を,2017年8月~2018年6月の間に前向きに記録した。放射線科医は,それらが自動化された警告がない場合に追跡されるかどうかを記録し,結果がさらなる作用を必要とするかどうか,画像再検討を促し,将来の解釈,強化された教育ファイル,または研究アイデアに影響を及ぼした。234の全不一致(放射線科医当たり30~66の範囲)があり,不一致の70.5%(165の165)は自動化されたツールの不在において手動で追跡されなかった。不一致の理由は,見過ごされた所見(10.7%;234のうちの25),誤診された所見(29.1%;234のうち68),可能な生検サンプリング誤差(13.3%;234のうち31),および画像技術の限界(32.1%;75/234)を含んだ。さらに,4.7%(234のうち11)は,さらなる放射線科医の行動を必要とし,報告を含めて,報告書または回復者または病理学者による議論を含む。そして,93.2%(234の218)は,画像を再検討するために放射線科医を促した。放射線科医は,不一致の88%(234の206)から学習されたことを報告し,不一致の38.6%(234のうち90)は,おそらく将来の解釈に影響を及ぼし,discorの55.6%(234の130)は,彼の教育ファイルに対する事例を追加するために放射線科医を促し,13.7%(233の32)は研究アイデアを触発した。自動化された病理学フィードバックは,経験レベルにわたる放射線科医に対する価値ある機会を提供し,それらのスキルを増加させ,患者ケアを改善する。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  画像 ,  放射線医学 ,  生検 ,  *病理 ,  品質 ,  *フィードバック ,  自動化 ,  画像技術 ,  超音波 ,  *放射線
準シソーラス用語： 患者介護 ,  サンプリング誤差 ,  放射線科医 ,  検像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 品質 ,  放射線学-病理学の不一致 ,  放射線学-病理学相関 ,  ピア学習ツール

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 放射線 ,  病理学 ,  フィードバック ,  ツール ,  有用性