Artificial Intelligence in Radiology: Promises and Pitfalls. A cross-sectional study of Norwegian radiologists’ knowledge and attitudes

Abstract

Bakgrunn: Med tanke på den raske utviklingen innen kunstig intelligens (KI) og det økende presset på helsevesenet har industrien og enkelte forskere forutsett at KI vil forandre og revolusjonere radiologien. Radiologer kan ved hjelp av KI-basert teknologi foreta bedre og mer informerte valg om diagnostikk og behandling, enn det som er mulig i Norge i dag. Radiologer er sluttbrukere av denne avanserte teknologien og en utforskning av deres kunnskap om KI og holdninger tilknyttet implementering, kan bidra til verdifull informasjon om hva som skal til og hvordan implementering av KI kan gjennomføres på best mulig måte i fremtiden. Formål: Hovedformålet til denne studien var å utforske radiologers kunnskap om KI i radiologi og deres holdninger tilknyttet en mulig implementering. I tillegg, så var det ønskelig å undersøke om det fantes noen sammenhenger mellom antall radiologiske undersøkelser utført per dag og alder, sett i lys av kunnskap om - og holdninger tilknyttet KI. Metode: Radiologer ansatt ved norske offentlig og private sykehus ble invitert til å delta i den anonymiserte elektroniske spørreundersøkelsen publisert på Facebook-siden til Norsk radiologisk forening. Det ble også sendt ut en epost til kontakter tilknyttet radiologiske avdelinger i Sørøst-Norge. Datainnsamlingen foregikk i to faser mellom desember 2018 og mars 2019. Data fra 31 respondenter ble inkludert i analysene som ble gjennomført. SPSS ble brukt til å analysere data. Et histogram og skjevhet, samt Kolmogorov-Smirnov testen ble brukt for å undersøke om dataen var normalfordelt. Deskriptiv statistikk ble også brukt til å analysere data. Fisher’s exact testen ble brukt for å undersøke om det fantes mulige sammenhenger. Signifikansnivået var p=0.05. De få fritekstsvarene inkludert i spørreundersøkelsen ble analysert ved hjelp av en enkel innholdsanalyse utført i Excel. Resultat: 31 respondenter fullførte spørreundersøkelsen og dette tilsvarte 3.1% av de registrerte radiologene. De fleste beskrev KI som et dataprogram eller støttesystem (55%) og flertallet hadde ikke vært tilstede under en forelesning eller et seminar som omhandlet KI i radiologi. Respondentene var også usikre på om KI ville forbedre de radiologiske undersøkelsene, samt forbedre diagnostikk og behandling. 55% mente KI kunne forbedre kvaliteten på de radiologiske undersøkelsene sammenliknet med de 42% som ikke visste. 58% mente KI kunne bidra til økt presisjon i diagnose og behandling sammenlignet med 32% som ikke visste. Respondentene var usikre på om KI ville avløse eller ta over de fleste arbeidsoppgavene deres i fremtiden. Cirka 70% visste ikke, sammenliknet med de 23% mente at KI ville til en liten grad overta arbeidsoppgavene deres i fremtiden. Lesion tracking (97%) etterfulgt av patologi (94%) og prediksjon av utfall (68%) var de mest populære områdene hvor respondentene kunne tenke seg å bruke KI. Populære områder hvor det ble ment at det bør investeres finansielt var diagnostikk (90%) og behandling (71%). De fleste mente at det fantes utfordringer tilknyttet datafortrolighet og sikkerhet (65%), mens litt under halvparten (40%) mente at pasienter ikke ville motsi seg radiologiske undersøkelser dersom KI-baserte systemer ble brukt. Det ble heller ikke funnet noen sammenhenger mellom antall radiologiske undersøkelser utført per dag eller alder, og kunnskap om AI og holdninger. Konklusjon: Respondentene hadde lite kunnskap om KI i radiologi og få hadde vært tilstede ved en forelesning eller et seminar om KI i radiologi. Respondentene var heller ikke overbevist om at KI kunne forbedre de radiologiske undersøkelsene eller øke presisjonen i diagnostikk og behandling. Antall radiologiske undersøkelser per dag og alder var heller ikke medvirkende faktorer til respondentenes kunnskapsnivå og holdninger. Implementering av KI i norske offentlige og private sykehus er ikke nært forstående. Teknologien er ikke klar for implementering og det er heller ikke radiologien.