Naukowcy porównali wydajność sieci neuronowych i zawodowych lekarzy w rozpoznawaniu
Badanie wykazało, że sztuczna inteligencja podczas przechodzeniatypowy egzamin osiągnął średnią ogólną dokładność na poziomie 79,5% i zdał dwa z dziesięciu egzaminów praktycznych, a przeciętny radiolog osiągnął średnią ogólną dokładność na poziomie 84,8% i zdał cztery z dziesięciu egzaminów praktycznych.
Jednocześnie analizując 148 z 300 zdjęć rentgenowskich,które zostały poprawnie zinterpretowane przez ponad 90% radiologów, sieć neuronowa prawidłowo zidentyfikowała naruszenia w 134 przypadkach (91%), a w pozostałych 14 przypadkach się myliła. W tym samym czasie, badając 20 zdjęć rentgenowskich, które ponad połowa lekarzy źle zinterpretowała, AI w połowie przypadków stwierdziła naruszenie przeoczone przez lekarzy.
Naukowcy opracowali dziesięć „prób”szybkie egzaminy oparte na jednym z trzech modułów składających się na egzamin kwalifikacyjny na członkostwo w Royal College of Radiologists. Jest to jeden z obowiązkowych egzaminów, który zdają wszyscy lekarze w Wielkiej Brytanii, aby uzyskać tytuł „konsultanta radiologa”.
Każdy test praktyczny składał się z 30 zdjęć rentgenowskich,spełniający wymagania prawdziwego testu Royal College of Radiologists lub bardziej złożonego. Aby zdać egzamin, kandydaci musieli poprawnie zinterpretować co najmniej 27 (90%) z 30 obrazów w ciągu 35 minut.
Przykładowe zdjęcia z testu.Po lewej: Normalne prześwietlenie jamy brzusznej, na którym sztuczna inteligencja wykryła prawostronną odmę podstawną opłucnej (fałszywie dodatni). Po prawej: prześwietlenie stopy w dwóch projekcjach, które pokazuje ubytek kostno-chrzęstny w kopule kości skokowej (linia przerywana), to naruszenie zostało przeoczone przez wszystkich lekarzy i sztuczną inteligencję. Zdjęcia: Susan Cheng Shelmerdine i wsp., BMJ
Naukowcy przekazali gotowy test 26 radiologom,który zdał egzamin w zeszłym roku i jeden z popularnych na rynku komercyjnych systemów sztucznej inteligencji, przeszkolony do oceny prześwietleń klatki piersiowej i kości (mięśniowo-szkieletowych) pod kątem kilku schorzeń, w tym złamań, obrzęków i zwichnięć stawów oraz zapadniętych płuc.
Badacze zauważają, że według badań radiolodzy przeceniają skuteczność AI, ale na razie należy ją postrzegać jako asystenta, a nie alternatywę dla lekarza.
Czytaj więcej:
Fala uderzeniowa ze Słońca otworzyła pęknięcie w ziemskim polu magnetycznym
17-letni inżynier wymyślił silnik bez magnesu: można go stosować w pojazdach elektrycznych
Pierwszy w swoim rodzaju materiał wytrzymuje „pociski”, które poruszają się z prędkością dźwięku