Designing better user interfaces for radiology interpretation
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1980s, radiologists have started to interpret digital radiographs using modern computer systems, a process known as softcopy reading. For softcopy reading, Hanging Protocols are used to automatically arrange images for interpretation upon opening a case, thus minimizing the need for physicians to manipulate images. We have developed a strategy, called HP++, which extends current hanging protocols with support for 'scenario-based' interpretation, matching the radiologist's workflow and ensuring a chronological presentation of information. We hypothesized that HP++ significantly reduces off-image eye fixations, the interpretation time, and the frequency and complexity of user input. We validated our hypothesis with inexpensive usability studies based on an abstraction of the radiologist's task, transferred to novice subjects. For a radiology look-alike task, we compared the performance of 20 graduate students using our HP++ based interaction technique with their performance using a conventional interaction technique. We observed a 15% reduction in the average interpretation time using the staged approach, with one third fewer interpretation errors, two thirds fewer mouse clicks, and over 65% less eye gaze over the workstation controls. User satisfaction with the staged interface was significantly higher than with the traditional interface. Preliminary external validation of these results with physician subjects indicate our usability results transfer to radiology softcopy reading. We conclude that designing radiology workstations with support for HP++ can improve the performance of workstation users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,129 | 0,069 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».