Modelle der künstlichen Intelligenz verbessern die Diagnosegenauigkeit von Ärzten

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Medizinisch überprüft von Carmen Pope, BPharm. Zuletzt aktualisiert am 19. Dezember 2023.

Von Elana Gotkine HealthDay Reporter

DIENSTAG, 19. Dezember 2023 – Standardmäßige künstliche Intelligenz (KI). ) Modelle verbessern die diagnostische Genauigkeit, aber systematisch voreingenommene KI-Modelle verringern diese Genauigkeit, so eine Studie, die in der Ausgabe des Journal of the American Medical Association vom 19. Dezember veröffentlicht wurde.

Sarah Jabbour von der University of Michigan in Ann Arbor und Kollegen untersuchten in einer randomisierten klinischen Vignettenumfragestudie den Einfluss systematisch voreingenommener KI auf die diagnostische Genauigkeit von Ärzten. Den Ärzten wurden neun klinische Vignetten von Patienten gezeigt, die mit akutem Atemversagen ins Krankenhaus eingeliefert wurden, und sie wurden gebeten, die Wahrscheinlichkeit einer Lungenentzündung, einer Herzinsuffizienz oder einer chronisch obstruktiven Lungenerkrankung als zugrunde liegende Ursache zu bestimmen. Ärzten wurden zwei Vignetten ohne KI-Modelleingabe gezeigt, um die grundlegende diagnostische Genauigkeit zu ermitteln, und dann wurden sie nach dem Zufallsprinzip sechs Vignetten mit KI-Modelleingabe angezeigt: drei Standardmodellvorhersagen und drei systematisch voreingenommene Modellvorhersagen.

Insgesamt 457 Den Ärzten wurden nach dem Zufallsprinzip 231 und 226 KI-Modellvorhersagen ohne bzw. mit Erklärungen zugewiesen. Die Forscher fanden heraus, dass die Diagnosegenauigkeit der Ärzte bei allen drei Diagnosen bei 73,0 Prozent lag. Die klinische Genauigkeit stieg im Vergleich zum Ausgangswert um 2,9 bzw. 4,4 Prozentpunkte, wenn ein Standard-KI-Modell ohne und mit Erklärungen gezeigt wurde. Die klinische Genauigkeit wurde durch systematisch verzerrte KI-Modellvorhersagen im Vergleich zum Ausgangswert um 11,3 Prozentpunkte verringert; Die Bereitstellung verzerrter KI-Modellvorhersagen mit Erklärungen verringerte die Genauigkeit um 9,1 Prozentpunkte, was einer nicht signifikanten Verbesserung von 2,3 Prozentpunkten im Vergleich zum systematisch verzerrten Modell entspricht.

„Obwohl die Ergebnisse der Studie darauf hindeuten, dass Kliniker dies möglicherweise nicht können „Um als Rückhalt gegen fehlerhafte KI zu dienen, können sie eine wesentliche Rolle dabei spielen, die Grenzen der KI zu verstehen“, schreiben die Autoren.

Ein Autor berichtete, dass er Lizenzgebühren aus einem Patent von Airstrip erhalten habe.

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Quelle: HealthDay

Gesendet : 2023-12-20 02:15

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