연구자들은 신경망과 전문 의사의 성능을 비교하여 다음과 같은 사실을 인식했습니다.
연구에 따르면 AI가 통과할 때일반적인 시험은 79.5%의 평균 전체 정확도를 달성하고 10개의 연습 시험 중 2개를 통과했으며, 평균 방사선 전문의는 84.8%의 평균 전체 정확도를 달성하고 10개의 연습 시험 중 4개를 통과했습니다.
동시에 방사선 사진 300장 중 148장을 분석할 때,90% 이상의 방사선 전문의가 올바르게 해석한 신경망은 134건(91%)에서 위반 사항을 올바르게 식별했으며 나머지 14건에서는 잘못되었습니다. 동시에 의사의 절반 이상이 잘못 해석한 20개의 방사선 사진을 연구한 결과 절반의 AI가 의사가 놓친 위반 사항을 발견했습니다.
과학자들은 10가지 “시험”을 개발했습니다.Royal College of Radiologists 회원 자격 시험을 구성하는 세 가지 모듈 중 하나를 기반으로 하는 신속 시험입니다. 이는 영국의 모든 의사가 '컨설턴트 방사선사' 자격을 얻기 위해 치러야 하는 필수 시험 중 하나입니다.
각 연습 시험은 30장의 방사선 사진으로 구성되었으며,실제 Royal College of Radiologists 테스트 이상의 요구 사항을 충족합니다. 시험에 합격하려면 응시자는 35분 이내에 30개의 이미지 중 최소 27개(90%)를 정확하게 해석해야 합니다.
테스트 이미지의 예.왼쪽: AI가 오른쪽 기저기흉을 발견한 정상 복부 엑스레이(위양성). 오른쪽: 거골 돔(점선)의 골연골 결함을 보여주는 두 개의 투영으로 이루어진 발의 X-ray. 이 위반은 모든 의사와 AI가 놓쳤습니다. 이미지: Susan Cheng Shelmerdine 외, BMJ
과학자들은 완성된 테스트를 26명의 방사선 전문의에게 전달했고,작년에 시험에 합격한 시중에서 인기 있는 상용 AI 시스템 중 하나는 골절, 부종 및 탈구된 관절, 허탈된 폐를 포함한 여러 조건에 대해 흉부 및 뼈(근골격) X-레이를 평가하도록 훈련되었습니다.
연구원들은 설문 조사에 따르면 방사선 전문의가 AI의 효과를 과대평가하지만 현재로서는 AI가 의사의 대안이 아닌 조수로 보아야 한다고 지적합니다.
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