研究者は、ニューラル ネットワークと専門の医師の認識性能を比較しました。
研究によると、AI は通過時に一般的な試験は平均全体精度 79.5% を達成し、10 回の模擬試験のうち 2 回に合格しました。また、平均的な放射線科医は平均全体精度 84.8% を達成し、10 回の模擬試験のうち 4 回に合格しました。
同時に、300枚のレントゲン写真のうち148枚を分析すると、これらは放射線科医の 90% 以上によって正しく解釈され、ニューラル ネットワークは 134 ケース (91%) で違反を正しく識別し、残りの 14 ケースでは間違っていました。同時に、半数以上の医師が誤って解釈した 20 枚のレントゲン写真を調査したところ、半分のケースで AI は医師が見落とした違反を発見しました。
科学者たちは10の「試験」を開発した英国王立放射線科医協会の会員資格試験を構成する 3 つのモジュールの 1 つに基づく迅速検査。これは、英国のすべての医師が「コンサルタント放射線科医」の資格を得るために受験する必須試験の 1 つです。
各模擬試験は 30 枚の X 線写真で構成され、実際の英国王立放射線科医大学のテストまたはより複雑なテストの要件を満たします。試験に合格するには、受験者は 35 分以内に 30 枚の画像のうち少なくとも 27 枚 (90%) を正しく解釈する必要がありました。
テストの画像の例。左: AI が右側の基底気胸 (偽陽性) を発見した通常の腹部 X 線写真。右: 2 つの投影法による足の X 線写真。距骨ドームの骨軟骨欠損 (破線) を示しています。この違反はすべての医師と AI によって見逃されました。画像: Susan Cheng Shelmerdine 他、BMJ
科学者は 26 人の放射線科医に完成した検査を行いました。市場で人気のある商用 AI システムの 1 つは、骨折、関節の腫れや脱臼、肺の虚脱など、いくつかの状態について胸部と骨 (筋骨格) の X 線を評価するように訓練されています。
調査によると、放射線科医は AI の有効性を過大評価しているが、現時点では AI は医師の代わりではなく、アシスタントと見なされるべきである、と研究者は指摘している。
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