Deployment of Deep Learning Model in Real World Clinical Setting: A Case Study in Obstetric Ultrasound

尽管医学图像分析的AI模型发展迅速，但它们在真实临床环境中的验证仍然有限。为了解决这个问题，我们介绍了一个通用框架，旨在部署基于图像的AI模型。使用这个框架，我们部署了一个经过训练的胎儿超声标准平面检测模型，并在实时会话中与初学者和专家用户一起进行了评估。这些会话的反馈表明，虽然该模型为医务人员提供了潜在的好处，但导航指导的需求被确定为一个需要改进的关键领域。这些发现强调了早期在真实环境中部署AI模型的重要性，从而获得可以指导根据实际用户反馈改进模型和系统的见解。

论文旨在解决AI模型在医学图像分析中验证不足的问题，提出了一个通用框架用于在临床实际环境中部署基于图像的AI模型。以胎儿超声标准平面检测为例，对模型进行了实时会话测试，评估了模型的性能。

论文提出了一个通用框架，用于在医学图像分析中部署基于图像的AI模型，以验证其在实际临床环境中的性能。通过使用该框架，在胎儿超声标准平面检测方面进行了实时测试，并提出了改进方案。

论文的亮点在于提出了一个通用框架，用于在实际临床环境中部署基于图像的AI模型。在胎儿超声标准平面检测方面进行了实时测试，并提出了改进方案。此外，论文还强调了早期在实际环境中部署AI模型的重要性，以便根据实际用户反馈指导模型和系统的改进。

最近在医学图像分析领域中，还有一些相关的研究，例如：1. 'Deep Learning in Medical Image Analysis'，2. 'A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis'，3. 'Medical Image Analysis with Deep Learning: A Review'等。