Physician-in-the-Loop Active Learning in Radiology Artificial Intelligence Workflows: Opportunities, Challenges, and Future Directions
Rattachement africain : ca, us, om. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Artificial intelligence (AI) is being explored for a growing range of applications in radiology, including image reconstruction, image segmentation, synthetic image generation, disease classification, worklist triage, and examination scheduling. However, training accurate AI models typically requires substantial amounts of expert-labeled data, which can be time-consuming and expensive to obtain. Active learning offers a potential strategy for mitigating the impacts of such labeling requirements. In contrast with other machine learning approaches used for data-limited situations, active learning aims to produce labeled datasets by identifying the most informative or uncertain data for human annotation, thereby reducing labeling burden to improve model performance under constrained datasets. This Review explores the application of active learning to radiology AI, focusing on the role of active learning in reducing the resources needed to train radiology AI models while enhancing physician-AI interaction and collaboration. We discuss how active learning can be incorporated into radiology workflows to promote physician-in-the-loop AI systems, presenting key active learning concepts and use cases for radiology-based tasks, including through literature-based examples. Finally, we provide summary recommendations for the integration of active learning in radiology workflows while highlighting relevant opportunities, challenges, and future directions.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Physician-in-the-Loop Active Learning in Radiology Artificial Intelligence Workflows: Opportunities, Challenges, and Future Directions
- Date Crossref
- 01/11/2025
- Éditeur
- American Roentgen Ray Society
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of British Columbia pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Mayo Clinic Department of Radiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Mayo Clinic in Arizona pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Mayo Clinic in Florida pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Simon Fraser University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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BC Children's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Sultan Qaboos University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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BC Cancer Research Institute Department of Integrative Oncology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Faculty of Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Radiology Informatics Laboratory Department of Radiology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Computing Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
University of British Columbia, Department of Radiology — Mayo Clinic et Mayo Clinic in Arizona, avec 9 autres affiliations.
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