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摘要:
尘肺病是由于在职业活动中长期吸入生产性粉尘并在肺内潴留而引起的以肺组织弥漫性纤维化为主的全身性疾病.我国是全球尘肺病病人数最多的国家,也是年报告新发病例最多的国家.因此,加强尘肺病的预防治理工作刻不容缓.将人工智能应用于尘肺病筛检和诊断,可有效提高职业病诊断读片效率,降低人工阅片误差,有效进行质量控制.研制高性能人工智能尘肺病数字化成像技术(DR)阅片系统(国家药品监督管理局第三类医疗器械人工智能辅助诊断分类)的技术关键是建立明确的尘肺病人工智能诊断标准,其中技术基础框架的关键支撑是数据集管理与标注的质量控制.通过研究、定义尘肺病DR胸片及相关信息的数据采集内容、筛选标准、处理流程,形成数据标注的思路、方法,并辅以相应内容和过程的质量控制来为尘肺病人工智能产品(模型)标准打好基础,以期形成严格、合理、符合医学规律、技术上可达、具有行业普遍适用性的产品技术标准规范.为此中国生物医学工程学会医学人工智能分会胸部影像及职业病标准组组织国内公共卫生、职业医学与职业病、呼吸系统疾病以及医学影像等各方面专家,就如何开展尘肺病胸部DR数据标注与质量控制进行了专门的研究和深入的讨论,各方专家就尘肺病DR胸片数据的采集、筛选、质量控制、标注内容、标注方法、标注规则、标注流程以及质量判定达成了共识.
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文献信息
篇名 尘肺病数据标注规范与质量控制专家共识(2020年版)
来源期刊 环境与职业医学 学科 医学
关键词 尘肺病 人工智能 数据集 标注 质量控制 标准规范 专家共识
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 共识与指南
研究方向 页码范围 523-529
页数 7页 分类号 R135.2
字数 语种 中文
DOI 10.13213/j.cnki.jeom.2020.20113
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环境与职业医学
月刊
1006-3617
31-1879/R
大16开
上海市延安西路1326号
4-568
1984
chi
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