Importance: An artificial intelligence (AI)-based model to predict COVID-19 likelihood from chest x-ray (CXR) findings can serve as an important adjunct to accelerate immediate clinical decision making and improve clinical decision making. Despite significant efforts, many limitations and biases exist in previously developed AI diagnostic models for COVID-19. Utilizing a large set of local and international CXR images, we developed an AI model with high performance on temporal and external validation. Conclusions and Relevance: AI-based diagnostic tools may serve as an adjunct, but not replacement, for clinical decision support of COVID-19 diagnosis, which largely hinges on exposure history, signs, and symptoms. While AI-based tools have not yet reached full diagnostic potential in COVID-19, they may still offer valuable information to clinicians taken into consideration along with clinical signs and symptoms.


翻译:重要性:基于人工智能(AI)的模型,用以预测胸前X射线(CXR)发现COVID-19的可能性,可以作为重要辅助手段,加速即时临床决策,改善临床决策。尽管做出了重大努力,但在以前开发的COVID-19的AI诊断模型中存在许多限制和偏差。我们利用了大量当地和国际的CXR图像,开发了在时间和外部验证方面表现良好的AI模型。结论和相关性:基于AI的诊断工具可以作为COVID-19诊断临床决策支持的辅助,而不是替代,而这种诊断在很大程度上取决于接触史、迹象和症状。尽管基于AI的工具尚未在COVID-19中达到充分的诊断潜力,但它们仍然可以为临床症状和症状的临床医生提供有价值的信息。

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