论文提出PNA/NNA/NENA指标量化AI与放射科医生分歧

El Kaddouri、Gevenois 与 Bankier 在 medRxiv 预印论文中提出三个方向性指标——PNA（AI 对而放射科医生错）、NNA（放射科医生对而 AI 错）及两者差值 NENA——用于量化 AI 平台与放射科医生对同一参考标准的非一致性方向，并引入重分类脆弱性指数 FI 衡量这些指标的统计稳健性。 论文先用三个各 1,000 例的假设场景演示指标，再应用于三项已发表的肺栓塞与乳腺摄影研究：NENA 范围为 -4.18% 至 +10.74%，随放射科医生经验增加而下降（初级住院医师 +6.27%，会诊医师 +1.45%），梯度主要由 PNA 下降驱动。重分类 FI 在三个假设场景中均可定义（0.10%–1.70%），在七项已发表研究比较中六项可定义（0.34%–4.31%），唯一不可定义的一项其 NENA 置信区间包含零。

AI 根据报道生成 · 56 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。