人工知能モデルにより臨床医の診断精度が向上

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BPharm の Carmen Pope によって医学的にレビューされています。最終更新日は 2023 年 12 月 19 日です。

執筆者: Elana Gotkine HealthDay レポーター

2023 年 12 月 19 日火曜日 -- 標準人工知能 (AI) Journal of the American Medical Association の 12 月 19 日号に掲載された研究結果によると、) モデルは診断の精度を向上させますが、体系的に偏った AI モデルはこの精度を低下させます。

ミシガン大学のサラ・ジャバー氏アナーバーのDr.らとその同僚らは、無作為化臨床ビネット調査研究において、体系的に偏ったAIが臨床医の診断精度に及ぼす影響を調査した。臨床医らは、急性呼吸不全で入院した患者の9つの臨床場面を見せられ、根本的な原因として肺炎、心不全、または慢性閉塞性肺疾患の可能性を判断するよう求められた。臨床医には、ベースラインの診断精度を確立するために AI モデル入力なしの 2 つのビネットが表示され、その後、AI モデル入力のある 6 つのビネット (3 つの標準モデル予測と 3 つの系統的に偏ったモデル予測) を見るようにランダムに割り当てられました。

全体で、457臨床医は無作為に割り当てられ、説明なしと説明ありの AI モデル予測にそれぞれ 231 名と 226 名が割り当てられました。研究者らは、3 つの診断について、臨床医のベースライン診断精度が 73.0% であることを発見しました。標準 AI モデルを説明なしまたは説明付きで表示した場合、臨床医の精度はベースラインより 2.9 および 4.4 パーセント増加しました。体系的に偏った AI モデル予測により、ベースラインと比較して臨床医の精度が 11.3 パーセント ポイント低下しました。偏った AI モデルの予測を説明付きで提供すると、精度が 9.1 パーセント ポイント低下しました。これは、体系的に偏ったモデルと比較して 2.3 パーセント ポイントの有意ではない改善に相当します。

「研究結果は、臨床医がそれを行うことができない可能性を示唆していますが、欠陥のある AI に対するバックストップとして機能するため、AI は AI の限界を理解する上で重要な役割を果たすことができる」と著者らは書いています。

ある著者は、エアストリップ社から特許の使用料を受け取っていると報告しました。

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出典: HealthDay

投稿しました : 2023-12-20 02:15

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