文章主题:AI, 医疗影像, 临床表现, 影像科医生
既有帮助也有干扰 AI能否让医生表现更好?
来源:科技日报
图片来源:美国国家医学院官网
🌟AI在医疗领域的革新力量🔥,它以精准解读医学影像著称,通过深度学习技术赋能,让X光和CT扫描的解析达到前所未有的精度,助力影像专家们洞见细节,提升诊断准确性。🎯每一次精确的识别,都是对生命健康的守护,让医疗决策更加科学与可靠。🌍让全球医疗保健迈向智能化新时代!🌟
但实际情况确实如此吗?
🌟研究揭示AI图像解读临床差异🌟哈佛医学院、MIT与Stanford联袂揭示,AI在医学影像分析中的表现并非对所有人都一视同仁。这项颇具洞察力的研究发现,AI工具的有效性受到个体医生专业知识和经验的影响,存在显著的个性化差异。🚀每张X光片背后,技术与人性的交织或许决定了诊断的精确度。
🌟科研新发现揭示,人工智能在医疗领域的应用并非绝对黑白,当前仍由人类主导权所定义。据《自然·医学》期刊的一项深入研究揭示,个体医生的个性差异会对人机交互产生微妙且复杂的影响,这是AI专家们尚未完全理解和解析的关键环节。换句话说,AI的有效性与人性化,此刻正处在不断探索和调整的过程中。
考虑医生个人因素
研究表明,在某些情况下,AI的使用可能会干扰放射科医生的表现,并影响他们解释的准确性。
🌟研究表明,AI助手在提升医疗诊断精准度上确有成效,但这背后的个体差异不容忽视。每个医生的独特视角和专业知识,对于患者的病情确诊至关重要,就像100%的精确度一样无可替代。以往的研究往往忽略了这种个性化的诊疗因素,未来的研究应更深入地剖析这些差异,以实现AI与人类智慧的有效融合。
🌟新研究表明,在临床医生的人性特质与AI工具的无缝对接中,关键在于他们的专业背景、实际工作经验以及过去对AI技术的接纳程度。🔍通过深入剖析这些个性特征,我们揭示了他们在促进人机协作中的独特影响力。👩⚕️专业人士丰富的领域知识和长时间的专业实践,为AI提供精确指导,而AI工具则在其经验丰富的使用中展现出强大的适应性。💡那些善于利用AI的老手,往往能引领更高效、精准的医疗合作模式。
研究揭示AI对140名放射医师在15个X光诊断挑战中的专业能力影响,通过分析324例涵盖15种疾病的患者数据,医生需精准识别图像中的关键特征并确保准确诊断。这项深入探讨了AI如何赋能医疗行业,提升诊断精确度。🌟
为了确定AI如何影响医生发现和正确识别问题的能力,研究人员使用先进的计算方法来获取使用AI和不使用AI时的表现变化。
结果显示,AI辅助的效果在放射科医生之间不一致且各不相同,一些放射科医生的表现因AI而提高,而另一些医生的表现则“恶化”。
英国皇家医学院布拉瓦尼克研究所生物医学信息学助理教授帕兰纳福·拉普科尔确认了研究团队这一发现,并表示“我们不应该将医生视为一个统一的群体,只考虑AI对其表现的‘平均’影响”。
不过,这一发现并不意味着应该阻止医生和诊所采用AI。相反,结果表明需要更好地了解人类和AI如何互动,并设计精心校准的方法来提高而不是损害人类的表现。
AI“助手”尚难预测
鉴于影像科被认为是能得到AI最大助力的临床医学领域,本次研究结果颇具代表意义。
此次发现中值得注意的是,在放射科,AI以令人惊讶的方式产生着影响人类医生的表现。
例如,与研究人员预期相反,放射科医生有多少年的经验、他们是否专门从事胸部放射科,以及他们之前是否使用过AI设备等因素,并不能可靠地预测AI工具对他们工作表现的影响。
另一项挑战普遍观点的发现是:基线表现不佳的临床医生,并不能持续稳定地从AI中得到帮助。总体而言,无论有或没有AI,基线表现较低的放射科医生的表现还是较低。对于基线表现较好的放射科医生来说也是如此——无论有没有AI,他们的总体表现始终良好。
但可以肯定的是,更准确的AI提高了放射科医生的表现,而水平一般的AI则会降低人类临床医生的诊断准确性。
这一发现的重要意义也在于:在临床部署之前,必须测试和验证AI工具的性能,以确保劣质AI不会干扰人类临床医生的判断,从而延误患者病情。
影响临床医学未来
临床医生拥有不同水平的专业知识、经验和决策风格,因此确保AI能反映这种多样性,对于有针对性地实施治疗至关重要。个体因素及变化,应成为确保AI进步的关键,而不是干扰并最终影响诊断的因素。
有意思的是,这一发现并没有解释AI为何会对人类临床医生的表现产生不同的影响,但随着AI对临床医学的影响越来越深远,理解其中原因就显得至关重要。关于这一点,AI专家依然在努力。
研究团队补充说,下一步,放射科医生与AI的交互,应该在模拟现实场景的实验环境中展开测试,测试结果需要反映实际患者群体的情况。而除了提高AI工具的准确性之外,培训放射科医生去及时检测不准确的AI、审查并质疑AI工具的诊断,也很重要。
换言之,在AI帮你之前,你需要先提高自身。 返回搜狐,查看更多
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