研究目的
探究小型联网放射科医生小组在使用人工群体智能（ASI）技术审查胸部X光片以判断是否存在肺炎时，是否能提高诊断准确性。
研究成果
由小型网络化放射科医生小组组成的实时ASI系统显著提高了诊断准确性，与单个放射科医生相比错误率降低33%，比最先进的深度学习系统CheXNet准确率高22%。
[2018年IEEE第九届信息技术、电子与移动通信年会(IEMCON) - 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华市(2018.11.1-2018.11.3)] 2018年IEEE第九届信息技术、电子与移动通信年会(IEMCON) - 运用人工群体智能提升放射学诊断准确性
DOI：10.1109/IEMCON.2018.8614883
出版年份：2018
更新时间：2026-01-09 18:44:42
摘要：
群体智能（SI）是一种生物现象，指生物群体通过形成实时系统来放大集体智慧。数十年来，科学家已在鱼群、鸟群和蜂群中研究该现象。网络与人工智能技术的最新进展，使分布式人类群体能够构建模仿自然群体的闭环系统。这一过程被称为人工群体智能（ASI），已被证明能显著提升群体效能。本研究将ASI技术应用于医学领域，探究联网的小型放射科医生小组在实时ASI系统中协作诊断胸片肺炎时，能否提高诊断准确性。研究收集了单独诊断的个体放射科医生数据，以及作为实时ASI系统协作的小型医生小组数据，同时获取了斯坦福大学开发的先进深度学习系统（CheXNet）的诊断结果。数据显示：作为实时ASI系统协作的小型联网放射科医生小组，其诊断准确率显著高于个体医生（错误率降低33%）；与最先进的深度学习系统（CheXNet）相比，该ASI医生小组的诊断准确率也高出22%。
作者：
Louis Rosenberg，Matthew Lungren，Safwan Halabi，Gregg Willcox，David Baltaxe，Mimi Lyons
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