{"id":241379,"date":"2026-08-31T11:00:42","date_gmt":"2026-08-31T04:00:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/?p=241379"},"modified":"2026-09-02T16:26:16","modified_gmt":"2026-09-02T09:26:16","slug":"%e0%b9%80%e0%b8%a1%e0%b8%95%e0%b8%b2%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b8%99%e0%b8%b2%e0%b8%a5%e0%b8%b4%e0%b8%8b%e0%b8%b5%e0%b8%aa%e0%b8%8a%e0%b8%b5%e0%b9%89-ai-%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b8%99%e0%b8%b4%e0%b8%88","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.spu.ac.th\/fac\/informatics\/%e0%b9%80%e0%b8%a1%e0%b8%95%e0%b8%b2%e0%b8%ad%e0%b8%b0%e0%b8%99%e0%b8%b2%e0%b8%a5%e0%b8%b4%e0%b8%8b%e0%b8%b5%e0%b8%aa%e0%b8%8a%e0%b8%b5%e0%b9%89-ai-%e0%b8%a7%e0%b8%b4%e0%b8%99%e0%b8%b4%e0%b8%88\/","title":{"rendered":"\u0e40\u0e21\u0e15\u0e32\u0e2d\u0e30\u0e19\u0e32\u0e25\u0e34\u0e0b\u0e35\u0e2a\u0e0a\u0e35\u0e49 AI \u0e27\u0e34\u0e19\u0e34\u0e08\u0e09\u0e31\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01"},"content":{"rendered":"

\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e14\u0e35\u0e1b\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e0a\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e: AUC \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e43\u0e19\u0e08\u0e31\u0e01\u0e29\u0e38-\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e22\u0e43\u0e08-\u0e40\u0e15\u0e49\u0e32\u0e19\u0e21 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e22\u0e36\u0e14\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 AI \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49<\/strong>
\nTech Brief \u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e1a\u0e17\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e21\u0e15\u0e32\u0e2d\u0e30\u0e19\u0e32\u0e25\u0e34\u0e0b\u0e35\u0e2a\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e27\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e32\u0e23 NPJ Digital Medicine \u0e1b\u0e35 2021 \u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u201cDiagnostic accuracy of deep learning in medical imaging\u201d \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e31\u0e14\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19 11,921 \u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07 503 \u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21\u0e14\u0e35\u0e1b\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e18\u0e34\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e32\u0e01\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c
\n\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e14\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19
\n– \u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e02\u0e15\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21 3 \u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19: \u0e08\u0e31\u0e01\u0e29\u0e38, \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e22\u0e43\u0e08, \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e15\u0e49\u0e32\u0e19\u0e21
\n– \u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e23\u0e27\u0e21 (AUC) \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e21\u0e48\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d:
\n\u2022 \u0e08\u0e31\u0e01\u0e29\u0e38 (\u0e40\u0e1a\u0e32\u0e2b\u0e27\u0e32\u0e19\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e08\u0e2d\u0e15\u0e32, AMD, \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e34\u0e19): AUC 0.933\u20131.000
\n\u2022 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e22\u0e43\u0e08 (\u0e1b\u0e21\/\u0e21\u0e30\u0e40\u0e23\u0e47\u0e07\u0e1b\u0e2d\u0e14\u0e1a\u0e19 X-ray \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d CT): AUC 0.864\u20130.937
\n\u2022 \u0e40\u0e15\u0e49\u0e32\u0e19\u0e21 (\u0e41\u0e21\u0e21\u0e42\u0e21\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21, \u0e2d\u0e31\u0e25\u0e15\u0e23\u0e32\u0e0b\u0e32\u0e27\u0e19\u0e14\u0e4c, MRI): AUC 0.868\u20130.909
\n– \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d: \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e23\u0e30\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e44\u0e21\u0e48\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e16\u0e49\u0e27\u0e19 \u0e02\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01 (external validation) \u0e08\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07
\n– \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d: \u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e48\u0e07\u0e14\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 AI \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a EQUATOR\/STARD \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2a
\n\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e22\u0e37\u0e19\u0e22\u0e31\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e21\u0e15\u0e32\u0e2d\u0e30\u0e19\u0e32\u0e25\u0e34\u0e0b\u0e35\u0e2a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e21\u0e15\u0e32\u0e23\u0e35\u0e40\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e0a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07
\n– Liu et al., 2019 (Lancet Digital Health): \u0e14\u0e35\u0e1b\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49 sensitivity \u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22 87% specificity 92.5% \u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c \u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e02\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01
\n– Kelly et al., 2022 (European Radiology): \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e35 external validation \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07\u0e23\u0e32\u0e27 6% \u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e22\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07
\n– Xue et al., 2022 (NPJ Digital Medicine): \u0e07\u0e32\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e21\u0e30\u0e40\u0e23\u0e47\u0e07\u0e40\u0e15\u0e49\u0e32\u0e19\u0e21\/\u0e1b\u0e32\u0e01\u0e21\u0e14\u0e25\u0e39\u0e01\u0e1e\u0e1a AUC \u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e02\u0e47\u0e07\u0e41\u0e23\u0e07
\n– McGenity et al., 2024 (NPJ Digital Medicine): \u0e14\u0e34\u0e08\u0e34\u0e17\u0e31\u0e25\u0e1e\u0e32\u0e42\u0e18\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1a\u0e19\u0e2a\u0e44\u0e25\u0e14\u0e4c\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07 AUC \u0e2a\u0e39\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e04\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01
\n– Jayakumar et al., 2022 (NPJ Digital Medicine): 57% \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e35\u0e27\u0e34\u0e27 AI \u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e19\u0e34\u0e08\u0e09\u0e31\u0e22\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e04\u0e15\u0e34\u0e2a\u0e39\u0e07\/\u0e44\u0e21\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49 QUADAS\u20112 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e16\u0e49\u0e27\u0e19
\n– Cacciamani et al., 2023 (Nature Medicine): \u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07 PRISMA\u2011AI \u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e35 2021 \u0e0a\u0e35\u0e49\u0e44\u0e27\u0e49 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e17\u0e34\u0e28\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1f\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 DECIDE\u2011AI
\n\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e35\u0e21\u0e40\u0e17\u0e04\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e04\u0e27\u0e23\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49
\n– \u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e01\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07
\n– \u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e15\u0e32\u0e21 STARD\u2011AI\/PRISMA\u2011AI \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e48\u0e07\u0e43\u0e2a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e17\u0e23\u0e19\/\u0e27\u0e32\u0e25\u0e34\u0e40\u0e14\u0e15\/\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a
\n– \u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32 AUC \u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e25\u0e34\u0e19\u0e34\u0e01 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14
\n\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19 \u0e25\u0e14\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e04\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 AI \u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e17\u0e22\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e17\u0e31\u0e01\u0e29\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e01\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e40\u0e19\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e20\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/p>\n

SPU distills global evidence on deep learning for medical imaging: Strong AUCs in ophthalmology, respiratory, and breast domains \u2014 and a call for AI\u2011specific reporting standards to improve accessible, trustworthy learning
\nTo help technology teams, clinicians, researchers, and students cut through the AI hype with evidence, Sripatum University (SPU) releases a concise Tech Brief summarizing a landmark NPJ Digital Medicine 2021 systematic review and meta\u2011analysis, \u201cDiagnostic accuracy of deep learning in medical imaging.\u201d The study screened 11,921 records and evaluated 503 studies on deep learning algorithms for pathology detection across medical imaging.
\nKey takeaways
\n– Meta\u2011analysis covered three domains with consistently high pooled AUCs:
\n\u2022 Ophthalmology (DR, AMD, glaucoma): AUC 0.933\u20131.000
\n\u2022 Respiratory (lung nodules\/cancer on X\u2011ray\/CT): AUC 0.864\u20130.937
\n\u2022 Breast (mammography, ultrasound, MRI): AUC 0.868\u20130.909
\n– Limitations: Substantial heterogeneity, poor reporting, and lack of external validation, likely inflating accuracy.
\n– Recommendation: Urgent need for AI\u2011specific EQUATOR\/STARD reporting guidelines to standardize design and transparency.
\nCorroborating meta\u2011analyses and meta\u2011research
\n– Liu et al., 2019 (Lancet Digital Health): Pooled sensitivity 87%, specificity 92.5%; near expert\u2011level, but weak external validation.
\n– Kelly et al., 2022 (European Radiology): External validation reduced accuracy by ~6%; studies largely retrospective.
\n– Xue et al., 2022 (NPJ Digital Medicine): High AUCs in breast\/cervical cancer, yet overestimation from suboptimal design.
\n– McGenity et al., 2024 (NPJ Digital Medicine): Digital pathology shows high AUCs, persistent bias, and scant external validation.
\n– Jayakumar et al., 2022 (NPJ Digital Medicine): 57% of AI diagnostic reviews had high\/unclear bias; incomplete QUADAS\u20112 use.
\n– Cacciamani et al., 2023 (Nature Medicine): PRISMA\u2011AI proposed, aligning with calls for AI\u2011specific transparency; alongside frameworks such as DECIDE\u2011AI.
\nWhat tech teams and students can do now
\n– Verify external validation and favor prospective, real\u2011world designs.
\n– Demand transparent reporting aligned with STARD\u2011AI\/PRISMA\u2011AI; check data curation and train\/validate\/test splits.
\n– Read AUCs in clinical context; avoid overgeneralizing from limited datasets.
\nBy publishing this bilingual brief, SPU lowers barriers to evidence\u2011based learning, equips students and practitioners to critically appraise AI studies, and supports responsible, real\u2011world innovation in medical imaging.<\/p>\n

\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32:<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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