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ai能否让医师外现更好?

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医疗人工智能(AI)最受“吹捧”的承诺之一,就是它们(They)能够帮助人类临床医生(Doctor)更精确地解读X光和CT扫描等图像,从而作出更准确的诊断报告,增强影像科医生(Doctor)的表现。

但实际情况确实如此吗?

米国哈佛大学(University)医学院、麻省理工学院和斯坦福大学(University)的合作研究表明,使用AI工具进行(Carry Out)图像解读的效果,似乎因临床医生(Doctor)而异。

换句话说,有益还是无用,现阶段还是人类说了算。因为研究结果(Result)表明,个体临床医生(Doctor)的差异,会以AI教授们尚未完全理解的关键方式影响着人与机器之间的互动。该分析近日发表在《自然(Nature)·医学》杂志上。

考虑医生(Doctor)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(Doctor)的表现,并影响他们(They)解释的准确性。

虽然之前的研究表明,AI助手确实可以提高医生(Doctor)的诊断表现,但这些研究将医生(Doctor)视为一个整体,而没有考虑不同医生(Doctor)之间的差异。在临床上,每一位医生(Doctor)的判断,对患者来说都是100%的。

相比之下,这项新研究着眼于临床医生(Doctor)的个人因素——专业领域、实践年限、之前使用AI工具的经验,并分析这些因素如何在人机协作中发挥作用。

研究人员分析了AI如何影响140名放射科医生(Doctor)在15项X射线诊断任务中的表现,即医生(Doctor)需要可靠地发现图像上的明显特征并作出准确诊断。该分析涉及324名罹患15种病症的患者病例。

为了确定AI如何影响医生(Doctor)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(Result)显示,AI辅助的效果在放射科医生(Doctor)之间不一致且各不相同,一些放射科医生(Doctor)的表现因AI而提高,而另一些医生(Doctor)的表现则“恶化”。

英国(Britain)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(We)不应该将医生(Doctor)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(Doctor)和诊所采用AI。相反,结果(Result)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(Result)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(Surprised)的方式产生着影响人类医生(Doctor)的表现。

例如,与研究人员预期相反,放射科医生(Doctor)有多少年的经验、他们(They)是否专门从事胸部放射科,以及他们(They)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(They)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(Doctor),并不能持续稳定地从AI中得到帮助。总体而言,无论有可能没有AI,基线表现较低的放射科医生(Doctor)的表现还是较低。对于基线表现较好的放射科医生(Doctor)来说也是如此——无论有没有AI,他们(They)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(Doctor)的表现,而水平一般的AI则会降低人类临床医生(Doctor)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(Doctor)的判断,从而延误患者病情。

影响临床医学将来

临床医生(Doctor)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(Doctor)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教授依然在努力(Effort)。

研究团队补充说,下一步,放射科医生(Doctor)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(Result)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(Doctor)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。(记者 张梦然)

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