目的：将人工智能（AI）作为第二读者比较胸部X射线（CXR）与两个双性机构的放射科医生的第二读者，并在使用两种不同的模式时评估AI性能：审查）。方法：分析了日本放射科学学会的CXR公共数据库（n = 247），具有各种类型和大小的肺结节。八位放射科医生评估了CXR图像关于肺结节和结节象征的存在。在放射科医生审查之后，AI软件以最高的结节可能性处理并标记了CXR。计算出的精度指标是曲线下的面积（AUC），灵敏度，特异性，F1分数，虚假案例数（FN）以及不同AI模式（自动/辅助）对结节检测准确性的影响。结果：对于放射科医生而言，平均AUC值为0.77 $ \ pm $ 0.07，而平均FN为52.63 $ \ pm $ 17.53（所有研究）和32 $ \ pm $ 11.59（研究包含一个恶性病理的研究= 32％错过的恶性结节的速率）。 AI模式（自动化和辅助）均可平均提高灵敏度（提高14％和12％）和F1得分（5％和6％）和特异性的降低（分别为10％和3％） ）。结论：两种AI模式都标记了放射科医生在大量病例中错过的肺结节。 AI作为第二读者具有提高诊断准确性和放射学工作流程的高潜力。 AI可能比放射科医生早期检测到某些肺结核，对患者预后产生了潜在的显着影响。
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