Nowe badania pokazują, że sztuczna inteligencja (SI) może prowadzić do błędnych diagnoz, jeśli radiolodzy zbytnio polegają na jej sugestiach. Naukowcy zwracają uwagę, że mimo postępów technologii, nadal istnieje duża różnica między teorią a jej praktycznym zastosowaniem w medycynie.
Sztuczna inteligencja w medycynie to liczne wyzwania
Sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna w różnych dziedzinach, w tym m.in. w medycynie, a konkretnie – radiologii. Jednak podczas podejmowania decyzji diagnostycznych lekarze, w tym radiolodzy, mogą zbytnio polegać na jej sugestiach. Badanie opublikowane w czasopiśmie “Radiology” pokazuje, że chociaż sztuczna inteligencja jest już szeroko stosowana w diagnostyce, wciąż istnieje duża różnica między teorią a jej rzeczywistym zastosowaniem w praktyce.
Do 2022 roku, amerykańska Agencja Żywności i Leków (FDA), zatwierdziła aż 190 programów SI do wykorzystania w radiologii. Jak mówi dr Paul H. Yi z St. Jude Children’s Research Hospital, pomimo tego, że SI ma potencjał, wciąż trzeba zbudować większe zaufanie do jej wskazań, aby mogła być w pełni skutecznie wykorzystywana w codziennej pracy klinicznej.
– Pojawiła się luka między dowodami koncepcyjnymi odnośnie SI a jej zastosowaniem w rzeczywistej praktyce klinicznej. Aby zlikwidować tę lukę, kluczowe jest zbudowanie odpowiedniego zaufania do wskazań sztucznej inteligencji – mówi jeden głównych autorów publikacji, dr Paul H. Yi z St. Jude Children’s Research Hospital in Memphis, Tennessee.
Sztuczna inteligencja wspiera lekarzy w walce z niepłodnością. „To takie dodatkowe oko i asystent”
– Do 2022 roku amerykańska Agencja Żywności i Leków (FDA) zatwierdziła 190 programów SI do zastosowań w radiologii. Jednak pojawiła się luka między dowodami koncepcyjnymi odnośnie SI a jej zastosowaniem w rzeczywistej praktyce klinicznej. Aby zlikwidować tę lukę, kluczowe jest zbudowanie odpowiedniego zaufania do wskazań sztucznej inteligencji – mówi jeden głównych autorów publikacji, dr Paul H. Yi z St. Jude Children’s Research Hospital in Memphis, Tennessee.
Zdaniem lekarza sztuczna inteligencja przybliży lekarzy do perfekcji
Jak sztuczna inteligencja pomaga radiologom w diagnozach?
W badaniu, które przeprowadzono w kilku ośrodkach, wzięło udział 220 specjalistów – radiologów, lekarzy medycyny wewnętrznej oraz ratunkowej. Ich zadaniem było ocenienie zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej, uwzględniając wskazówki od systemu sztucznej inteligencji.
Każdy z lekarzy analizował osiem przypadków, które były wzbogacone o sugestie symulowanego asystenta SI. Skuteczność tego systemu była porównywalna z umiejętnościami ekspertów w tej dziedzinie. Zestaw przypadków, który oceniali, odzwierciedlał realne wyzwania, z jakimi spotykają się lekarze w codziennej pracy, a oprócz zdjęć rentgenowskich, otrzymywali także historię kliniczną pacjenta.
Sztuczna inteligencja będzie skutecznie wykrywać niedosłuch
Wyniki badania. Jak sztuczna inteligencja wpływa na decyzje radiologów?
Wyniki badania pokazały, że sztuczna inteligencja pomagała lekarzom, ale jej wskazówki miały różny wpływ na diagnozy, w zależności od typu wyjaśnienia, które system dostarczał. Sztuczna inteligencja dawała diagnozy z lokalnymi lub globalnymi wyjaśnieniami. W lokalnych wyjaśnieniach, system wskazywał najważniejsze fragmenty obrazu, a w globalnych pokazywał podobne przypadki z przeszłości, aby wyjaśnić, jak doszedł do swojej diagnozy.
Lekarze mogli zaakceptować, zmodyfikować lub odrzucić sugestie SI. Badani lekarze mieli również ocenić, jak pewni są swoich ustaleń i jak przydatne były podpowiedzi.
Wyniki pokazały, że eksperci częściej dostosowywali swoje decyzje do sugestii SI i poświęcali mniej czasu na analizowanie wyjaśnień, gdy te były lokalne. Kiedy sugestie były poprawne, dokładność diagnostyczna wynosiła średnio 92,8 proc. przy lokalnych wyjaśnieniach i 85,3 proc. przy wyjaśnieniach globalnych. Natomiast, gdy system podał błędne sugestie, dokładność lekarzy wynosiła tylko 23,6 proc. przy lokalnych wyjaśnieniach i 26,1 proc. przy globalnych.
Dr Paul H. Yi, jeden z autorów badania, zaznaczył, że zbytnie poleganie na komputerze, może być problematyczne, ponieważ SI nie zawsze ma rację.
– Kiedy zbytnio polegamy na tym, co mówi nam komputer, staje się to problemem, ponieważ SI nie zawsze ma rację. Uważam, że jako radiolodzy korzystający z tych systemów, musimy być świadomi tego typu pułapek i pamiętać o naszych procedurach diagnostycznych oraz szkoleniu. Jestem zdania, że kluczem jest współpraca między przemysłem i badaczami zajmującymi się opieką zdrowotną. Mam nadzieję, że nasz artykuł rozpocznie dialog i owocną współpracę – podkreśla dr Paul H. Yi.
Zgłoś naruszenie/Błąd
Pozytywnie
Neutralnie 
Negatywnie
Lubię to!
Super
Ekscytujący 
Ciekawy
Smieszny
Smutny
Wściekły
Przerażony
Szokujący
Wzruszający
Rozczarowany
Zaskoczony
Prawda
Manipulacja
Fake news
Oryginalne źródło ZOBACZ
Dodaj kanał RSS
Musisz być zalogowanym aby zaproponować nowy kanal RSS