人工智能正在對(duì)放射科醫(yī)生和其他影像專家提供護(hù)理的方式產(chǎn)生巨大的影響，但是目前有些提供者仍然無(wú)力進(jìn)行必要的投資。

根據(jù)Definitive Healthcare的一項(xiàng)新調(diào)查,，高成本是影像供應(yīng)商尚未實(shí)施AI的最大原因。超過(guò)54%的當(dāng)前未使用AI的受訪者指出，所需的財(cái)務(wù)承諾是他們最大的障礙,。同時(shí),，35.3%的受訪者表示缺乏戰(zhàn)略方向，而33.1%的受訪者表示缺乏技術(shù)專長(zhǎng)。

阻礙受訪者實(shí)施AI的其他常見障礙是缺乏必要的IT基礎(chǔ)架構(gòu)(31.7%),，處理法規(guī)指南(25.9%)和獲得領(lǐng)導(dǎo)地位(19.4%),。

該調(diào)查包括來(lái)自200多位放射科醫(yī)生，管理人員,，PACS管理人員和執(zhí)行人員的回復(fù),。在所有受訪者中，有39%以上是放射科醫(yī)生,，在所有職稱中占最大比例,。

該調(diào)查的另一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)是，目前使用AI的絕大多數(shù)用戶(92.6%)正在將其用于計(jì)算機(jī)輔助圖像檢測(cè),。工作流改進(jìn)是最常見的第二大用途(26.5%),，該調(diào)查的執(zhí)行摘要指出了這兩個(gè)領(lǐng)域之間的緊密聯(lián)系。

總結(jié)說(shuō)：通過(guò)算法比人眼更快地檢測(cè)到異常,，AI能夠通過(guò)更高效的工作流程來(lái)提高產(chǎn)量,。從理論上說(shuō)，利用AI進(jìn)行初步的圖像檢測(cè)將使放射線醫(yī)師能夠通過(guò)縮小聚焦范圍并消除查看被認(rèn)為是負(fù)面圖像的需求,，從而以更快的速度進(jìn)行分析或驗(yàn)證讀取,。進(jìn)一步的研究表明，人工智能還可以減少進(jìn)行成像本身所需的時(shí)間,，從而可以在更短的時(shí)間內(nèi)收集更詳細(xì)的成像數(shù)據(jù),。